在 Python 中，有四類最常見的內建容器類型： 列表（list） 、 元組（tuple） 、 字典（dict） 、 集合（set） 。通過單獨或是組合使用它們，可以高效的完成很多事情。

Python 語言自身的內部實現細節也與這些容器類型息息相關。比如 Python 的類實例屬性、全局變量 globals() 等就都是通過字典類型來存儲的。

在這篇文章里，我首先會從容器類型的定義出發，嘗試總結出一些日常編碼的最佳實踐。之后再圍繞各個容器類型提供的特殊機能，分享一些編程的小技巧。

當我們談論容器時，我們在談些什么？

我在前面給了“容器”一個簡單的定義：專門用來裝其他對象的就是容器。但這個定義太寬泛了，無法對我們的日常編程產生什么指導價值。要真正掌握 Python 里的容器，需要分別從兩個層面入手：

• 底層實現： 內置容器類型使用了什么數據結構？某項操作如何工作？

• 高層抽象： 什么決定了某個對象是不是容器？哪些行為定義了容器？

下面，讓我們一起站在這兩個不同的層面上，重新認識容器。

底層看容器

Python 是一門高級編程語言， 它所提供的內置容器類型，都是經過高度封裝和抽象后的結果。 和“鏈表”、“紅黑樹”、“哈希表”這些名字相比，所有 Python 內建類型的名字，都只描述了這個類型的功能特點，其他人完全沒法只通過這些名字了解它們的哪怕一丁點內部細節。

這是 Python 編程語言的優勢之一。相比 C 語言這類更接近計算機底層的編程語言，Python 重新設計并實現了對編程者更友好的內置容器類型，屏蔽掉了內存管理等額外工作。為我們提供了更好的開發體驗。

但如果這是 Python 語言的優勢的話，為什么我們還要費勁去了解容器類型的實現細節呢？答案是： 關注細節可以幫助我們編寫出更快的代碼。

如果你依然在編程的世界里迷茫，可以加入我們的Python學習扣qun：784758214，看看前輩們是如何學習的。交流經驗。從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，零基礎到項目實戰的資料都有整理。送給每一位python的小伙伴！分享一些學習的方法和需要注意的小細節，點擊加入我們的 python學習者聚集地

寫更快的代碼

1. 避免頻繁擴充列表/創建新列表

所有的內建容器類型都不限制容量。如果你愿意，你可以把遞增的數字不斷塞進一個空列表，最終撐爆整臺機器的內存。

在 Python 語言的實現細節里，列表的內存是按需分配的[注1]，當某個列表當前擁有的內存不夠時，便會觸發內存擴容邏輯。而分配內存是一項昂貴的操作。雖然大部分情況下，它不會對你的程序性能產生什么嚴重的影響。但是當你處理的數據量特別大時，很容易因為內存分配拖累整個程序的性能。

還好，Python 早就意識到了這個問題，并提供了官方的問題解決指引，那就是： “變懶” 。

如何解釋“變懶”？ range() 函數的進化是一個非常好的例子。

在 Python 2 中，如果你調用 range(100000000) ，需要等待好幾秒才能拿到結果，因為它需要返回一個巨大的列表，花費了非常多的時間在內存分配與計算上。但在 Python 3 中，同樣的調用馬上就能拿到結果。因為函數返回的不再是列表，而是一個類型為 range 的懶惰對象，只有在你迭代它、或是對它進行切片時，它才會返回真正的數字給你。

所以說，為了提高性能，內建函數 range “變懶”了。 而為了避免過于頻繁的內存分配，在日常編碼中，我們的函數同樣也需要變懶，這包括：

• 更多的使用 yield 關鍵字，返回生成器對象

• 盡量使用生成器表達式替代列表推導表達式

• 生成器表達式： (iforinrange(100))