সারসংক্ষেপ
টিপলস প্রায় প্রতিটি বিভাগে তালিকার চেয়ে আরও ভাল পারফর্ম করে:
1) টিপলস ধ্রুবক ভাঁজ করা যেতে পারে ।
2) টিপলগুলি অনুলিপি করার পরিবর্তে পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।
3) টিপলগুলি কমপ্যাক্ট এবং অতিরিক্ত বরাদ্দ দেয় না।
4) টিপলস সরাসরি তাদের উপাদান রেফারেন্স।
টিপলস ধ্রুবক ভাঁজ হতে পারে
পাইথনের পাইফোল অপটিমাইজার বা এএসটি-অপ্টিমাইজারের দ্বারা ধ্রুবকগুলির বেশিরভাগগুলি প্রাক্পম্প্ট করা যেতে পারে। অন্যদিকে তালিকাগুলি স্ক্র্যাচ থেকে অন্তর্নির্মিত হন:
>>> from dis import dis
>>> dis(compile("(10, 'abc')", '', 'eval'))
1 0 LOAD_CONST 2 ((10, 'abc'))
3 RETURN_VALUE
>>> dis(compile("[10, 'abc']", '', 'eval'))
1 0 LOAD_CONST 0 (10)
3 LOAD_CONST 1 ('abc')
6 BUILD_LIST 2
9 RETURN_VALUE
টিপলগুলি অনুলিপি করার দরকার নেই
দৌড়ে tuple(some_tuple)তত্ক্ষণাত নিজেই ফিরে আসে। যেহেতু টিপলগুলি পরিবর্তনযোগ্য, তাই তাদের অনুলিপি করতে হবে না:
>>> a = (10, 20, 30)
>>> b = tuple(a)
>>> a is b
True
বিপরীতে, list(some_list)সমস্ত তথ্য একটি নতুন তালিকায় অনুলিপি করা প্রয়োজন:
>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = list(a)
>>> a is b
False
টিপলস অতিরিক্ত বরাদ্দ দেয় না
যেহেতু একটি টিউপলের আকার স্থির করা হয়েছে, এটিকে অ্যাপেন্ড () ক্রিয়াকলাপকে দক্ষ করার জন্য অতিরিক্ত তালিকাভুক্ত হওয়া তালিকার তুলনায় এটি আরও কমপ্লেট করে সংরক্ষণ করা যেতে পারে ।
এটি টিপলগুলিকে একটি দুর্দান্ত জায়গার সুবিধা দেয়:
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(10))))
128
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(10))))
200
এখানে অবজেক্টস / লিস্টোবজেক্ট.সি.- এর মন্তব্য যা লিস্টগুলি কী করছে তা ব্যাখ্যা করে:
/* This over-allocates proportional to the list size, making room
* for additional growth. The over-allocation is mild, but is
* enough to give linear-time amortized behavior over a long
* sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
* system realloc().
* The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
* Note: new_allocated won't overflow because the largest possible value
* is PY_SSIZE_T_MAX * (9 / 8) + 6 which always fits in a size_t.
*/
টিপলস সরাসরি তাদের উপাদানগুলিকে উল্লেখ করে
অবজেক্টের রেফারেন্সগুলি সরাসরি একটি টিপল অবজেক্টে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। বিপরীতে, তালিকাগুলির পয়েন্টারগুলির একটি বাহ্যিক অ্যারেতে ইন্ডায়ারেশনের অতিরিক্ত স্তর থাকে।
এটি টিপলগুলিকে ইনডেক্সড লুকআপ এবং আনপ্যাকিংয়ের জন্য একটি ছোট গতির সুবিধা দেয়:
$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0304 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0309 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0249 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0251 usec per loop
টিপলটি (10, 20)কীভাবে সংরক্ষণ করা হয় তা এখানে :
typedef struct {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
Py_ssize_t ob_size;
PyObject *ob_item[2]; /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */
} PyTupleObject;
তালিকাটি [10, 20]কীভাবে সংরক্ষণ করা হয় তা এখানে :
PyObject arr[2]; /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */
typedef struct {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
Py_ssize_t ob_size;
PyObject **ob_item = arr; /* store a pointer to the two-pointer array */
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
নোট করুন যে টিপল অবজেক্ট দুটি ডাটা পয়েন্টারকে সরাসরি অন্তর্ভুক্ত করে যখন তালিকার অবজেক্টটিতে দুটি ডাটা পয়েন্টার ধারণ করে একটি বাহ্যিক অ্যারেতে ইন্ডায়ারেশনের অতিরিক্ত স্তর থাকে।