Кортеж против списка в Python: что и когда использовать

Кортеж из урока 11 и список — близнецы с разным характером: оба хранят упорядоченные значения с доступом по индексу, но один застыл, а второй живой. Разберём, что у них общее, чем приходится платить и как выбирать между ними за три секунды.

Читать умеют одинаково

lst = [1, 2, 3]
tup = (1, 2, 3)

print(lst[0], tup[0])
print(len(lst) == len(tup))
print(2 in tup)
print(lst[1:], tup[1:])

1 1
True
True
[2, 3] (2, 3)

Индексы, len, in, срезы — без разницы, список или кортеж: последовательности читаются одними и теми же средствами. Расходится всё на попытке изменить:

lst = [1, 2, 3]
tup = (1, 2, 3)

lst.append(4)
print(lst)

try:
    tup.append(4)
except AttributeError as e:
    print('AttributeError:', e)

[1, 2, 3, 4]
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

Ключ словаря: кортеж да, список нет

Словарь требует от ключа постоянства: хеш считается при добавлении и больше не пересчитывается. Кортеж постоянен — годится; список меняется — Python отказывается с TypeError: unhashable type. Так собирают словари с составными ключами:

offices = {('Москва', 'Арбат'): 12, ('Казань', 'Баумана'): 4}

print(offices[('Казань', 'Баумана')])
print(offices['Москва', 'Арбат'])
print(len(offices))

4
12
2

Скобки в индексе можно опустить: offices['Москва', 'Арбат'] — Python сам соберёт ключ-кортеж. Параллель с уроком 10 полная: там frozenset заменил set в ключах, здесь tuple заменяет list.

offices = {['Москва', 'Арбат']: 12}

Traceback (most recent call last):
  File "app.py", line 1, in <module>
    offices = {['Москва', 'Арбат']: 12}
              ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: unhashable type: 'list'

Память и скорость

Кортеж компактнее списка: он хранит ровно свои элементы, без запаса на будущие добавления — список заранее резервирует место под append. Создаётся кортеж тоже быстрее: Python собирает его за одну операцию, без построения пустого объекта с последующим заполнением. На паре значений разница копеечная, на миллионах записей — уже заметная. Проверить размер конкретного значения можно функцией sys.getsizeof из стандартной библиотеки, но правило проще живых цифр: данные без изменений — кортеж дешевле по всем статьям.

Правило выбора

Правило выбора простое: если набор значений фиксирован — берите кортеж, если коллекция будет расти и меняться — список. Координаты, цвета, даты, записи базы — кортежи. Корзина, лог, список задач — списки. Кортеж ещё и самодокументация: увидели (x, y) в коде — значит, менять это значение никто не собирался.

invoice = ('счёт 12', 4500)
cart = ['хлеб', 'молоко']

cart.append('чай')
print(cart)
print(invoice)

['хлеб', 'молоко', 'чай']
('счёт 12', 4500)

Конверсии и сортировка

sorted не умеет менять на месте и не пытается: кортеж она не трогает, а возвращает новый список. Исходный порядок при этом цел:

route = ('Казань', 'Москва', 'Сочи')

alpha = sorted(route)
print(route)
print(alpha)

('Казань', 'Москва', 'Сочи')
['Казань', 'Москва', 'Сочи']

Нужна отсортированная версия именно как кортеж — tuple(sorted(route)). Обратная конверсия тоже на месте:

lst = [1, 2, 3]

frozen = tuple(lst)
lst.append(4)

print(frozen)
print(lst)

(1, 2, 3)
[1, 2, 3, 4]

tuple(lst) сделал снимок: добавление в список не задело кортеж. Конверсия недорогая, но помнит момент вызова — так же ведёт себя frozenset из урока 10.

Тонкий момент: список внутри кортежа

Неизменяемость кортежа — про его ячейки, а не про содержимое: в ячейке лежит ссылка, и объект по ссылке может быть живым. Положим в кортеж список и добавим в него элемент:

record = ('Анна', [90, 85])

record[1].append(78)
print(record)

('Анна', [90, 85, 78])

Кортеж не менялся: в его ячейке та же ссылка на список — изменился сам список. Отсюда правило: ключом словаря может быть только кортеж с неизменяемыми элементами внутри — кортеж со списком упадёт с тем же unhashable.

Что дальше

Выбор между кортежем и списком сделан. Дальше — самое приятное свойство кортежей: в уроке 13 они разбираются на переменные одной строкой — x, y = point: распаковка, обмен значений и звёздочка для остатка.