关于python：传递需要列表或元组的参数时要传递什么？

What to pass when passing arguments where a list or tuple is required?

我应该使用以下哪项？为什么？

1
2
3

import numpy as np
a = np.zeros([2, 3])
b = np.zeros((2, 3))

在很多情况下，你可以用任何一种方式来传递论点，我只是想知道一个是否更像Python，或者是否有其他的原因，其中一个应该比另一个更受欢迎。

我研究了这个问题，人们试图解释元组和列表之间的区别。这不是我感兴趣的，除非有我应该关心的理由，当然我忽略了！

更新：

虽然numpy被用作一个例子，但它通常适用于python。非numpy示例如下：

1 2	a = max([1, 2, 3, 5, 4]) b = max((1, 2, 3, 5, 4))

号

我没有编辑上面的内容，因为有些答案在解释中使用了numpy。

相关讨论

我是在将一个literal iterable传递给一个构造函数或函数的上下文中回答这个问题的，超过这个上下文类型就不重要了。如果需要传入可散列参数，则需要一个元组。如果您需要它变异，请传入一个列表(这样您就不会向元组中添加元组，从而使对象的创建成倍增加)。

你的问题的答案是更好的选择在不同的情况下。这是权衡。

从可变的list类型开始，它为将来的扩展预先分配内存：

1	a = np.zeros([2, 3])

它很容易阅读。

反对者：它浪费了记忆，而且性能较差。

接下来是tuple类型，它是不可变的。它不需要为将来的扩展预先分配内存，因为它不能被扩展。

1	b = np.zeros((2, 3))

号

优点：它使用最少的内存，而且性能更好。

反对者：它的可读性稍差一点。

我的首选是传递元组文本，其中考虑内存，例如，许多人将使用长时间运行的脚本。另一方面，当我使用交互式解释器时，我更喜欢传递列表，因为它们的可读性更高，方括号和圆括号之间的对比便于可视化解析。

您应该只关心函数的性能，其中代码被编译为字节码：

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2
3
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>>> min(timeit.repeat('foo()', 'def foo(): return (0, 1)'))
0.080030765042010898
>>> min(timeit.repeat('foo()', 'def foo(): return [0, 1]'))
0.17389221549683498

最后，请注意，性能考虑因素将与其他考虑因素相形见绌。使用Python是为了提高开发速度，而不是为了提高算法实现的速度。如果你使用了一个坏的算法，你的性能会更差。它在许多方面也非常出色。我认为这一点很重要，只要它能改善大量使用的过程，使其免于死于千刀之死。