在使用python過程中，列表、集合和字典是比較常用的資料結構。
但是，python中有乙個特立獨行的物件，元組tuple，看乙個元組的簡單使用：
tu = (2, 3)
a = tu[0] # a=2
b = tu[1] # b=3
這用起來跟陣列也沒什麼區別啊？
要看元組和陣列的區別，最直觀的比較，就是比較兩個結構的方法，通過方法來理解結果。
列表用的比較多了，方法基本上都是常規的陣列操作：對陣列的增刪改查。對了，還有python列表最屌的操作，陣列的切片操作。
（悄悄告訴你，檢視方法只要python執行help(list), 就可以了）
再看一下元組的方法，暴露出來的方法只有兩個，count和index
恩，我知道區別了，元組只能查，不能做增刪改的操作。
只能查詢，不可修改，這不是常量麼。。。。既然是常量，想必虛擬機器內部會做優化，元組占用的空間會比列表少很多吧。
分別定義列表和元組，檢視其記憶體占用情況：
from sys import getsizeof
if __name__ == '__main__':
tu = (x for x in range(20000))
li = [x for x in range(20000)]
print(getsizeof(tu))
print(getsizeof(li))
啥？元組這麼小麼？我兩萬個數字才占用88個位元組？我不服，再怎麼優化這也不可能，它不是元組：
哦哦，不好意思啊，走錯片場了，這是個生成器。重新來過：
這回沒毛病了，元組確實比列表占用空間要少一些。
至此，基本已經確定了，元組最大的特性就是不可變。
通過元組的不可變特性，引申出了很多陣列無法實現的功能
這裡，看到網上有人說元組中的陣列是可變的，也給出了對應的解釋。簡單說，元組中儲存的是陣列的位址，儘管陣列內容變了，但位址沒有變，也就是元組內容沒有發生變化，很好理解。
元組是可以計算hash值的，這也就意味元組可以當做hashtable中的key存在
if __name__ == '__main__':
tu = tuple(x for x in range(20000))
li = list(x for x in range(20000))
print(hash(tu))
print(hash(li))
如果要通過使用者的資訊(身高，體重，性別)來查詢使用者的id，我們固然可以遍歷一遍使用者，將符合條件的篩選出來。但這樣太慢了，如果我們維護乙個使用者資訊為key，值為id陣列的hashmap，那查詢就十份快速了。
當然，使用字串也完全可以滿足，將使用者的各種資訊拼接起來，但使用元組顯然更加直觀，key直接就是(身高，體重，性別)。
這個雖然和元組的不可變沒什麼關聯，但同樣十分實用。實現函式返回多個值。
def test_fun():
return 2, 3
if __name__ == '__main__':
a, b = test_fun()
# 用*來接受剩餘的內容
媽媽再也不用擔心我的函式返回了。
通過先人的成果來理解列表和元組，下面以numpy為例，通過作者對二者的理解來幫助我理解。
import numpy
if __name__ == '__main__':
# 建立乙個二維陣列
a = numpy.arange(9).reshape(3, 3)
print(a)
tu = (1, 2)
li = [1, 2]
print(a[tu])
print(a[li])
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