实际上，列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。
在Go等绝大多数语言中，集合中的数据必须一致。不过，对于Python的列表和元组来说，并无此要求：
l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有int和string类型的元素
print(l)
# [1, 2, 'hello', 'world']
tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有int和string类型的元素
print(tup)
# ('jason', 22)
列表元组最主要的区别：
列表和元组最重要的区别就是，列表是动态的、可变的，而元组是静态的、不可变的。这样的差异，势必会影响两者存储方式。我们可以来看下面的例子：
l = [1, 2, 3]
print(l.__sizeof__())
# 64
t = (1, 2, 3)
print(t.__sizeof__())
# 48
事实上，由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素（上述例子中，对于 int 型，8 字节）。另外，由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（8 字节），这样才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间。
l = []
l.__sizeof__() # 空列表的存储空间为40字节
# 40
l.append(1)
l.__sizeof__()
# 72 // 加入了元素1之后，列表为其分配了可以存储4个元素的空间 (72 - 40)/8 = 4
l.append(2)
l.__sizeof__()
# 72 // 由于之前分配了空间，所以加入元素2，列表空间不变
l.append(3)
l.__sizeof__()
# 72 // 同上
l.append(4)
l.__sizeof__()
# 72 // 同上
l.append(5)
l.__sizeof__()
# 104 // 加入元素5之后，列表的空间不足，所以又额外分配了可以存储4个元素的空间 (104-72)/8 = 4
上面的例子，大概描述了列表空间分配的过程。我们可以看到，为了减小每次增加 / 删减操作时空间分配的开销，Python 每次分配空间时都会额外多分配一些，这样的机制（over-allocating）保证了其操作的高效性：增加 / 删除的时间复杂度均为 O(1)。
但是对于元组，情况就不同了。元组长度大小固定，元素不可变，所以存储空间固定。
通过列表和元组存储方式的差异，可以得出结论：元组要比列表更轻量级一些。
所以总体来说，元组的性能速度也要略优于列表。
另外，Python 会在后台，对静态数据做一些资源缓存（resource caching）。通常来说，因为垃圾回收机制的存在，如果一些变量不被使用了，Python 就会回收它们所占用的内存，返还给操作系统，以便其他变量或其他应用使用。
但是对于一些静态变量，比如元组，如果它不被使用并且占用空间不大时，Python 会暂时缓存这部分内存。这样，下次我们再创建同样大小的元组时，Python 就可以不用再向操作系统发出请求，去寻找内存，而是可以直接分配之前缓存的内存空间，这样就能大大加快程序的运行速度。
下面的例子，是计算初始化一个相同元素的列表和元组分别所需的时间。我们可以看到，元组的初始化速度，要比列表快近 5 倍。
python3 -m timeit 'x=[1, 2, 3, 4, 5, 6]'
10000000 loops, best of 3: 0.114 usec per loop
python3 -m timeit 'x=(1, 2, 3, 4, 5, 6)'
10000000 loops, best of 3: 0.0238 usec per loop
from timeit import timeit, repeat
timeit('x=(1,2,3,4,5,6)') # 0.011310500000000445
timeit('x=[1,2,3,4,5,6]') # 0.0449458000000007
timeit('x=(1,2,3,4,5,6)', number=20000000) # 0.2132706000000013
timeit('x=[1,2,3,4,5,6]', number=20000000) # 0.9008333000000022
repeat('x=(1,2,3,4,5,6)', number=20000000, repeat=5)
# [0.21257529999999747, 0.21248109999999087, 0.21260350000000017, 0.21276050000000168, 0.2131894999999986]
repeat('x=[1,2,3,4,5,6]', number=20000000, repeat=5)
# [0.9011461999999995, 0.8965812000000142, 0.9034017999999833, 0.9041421000000014, 0.903326700000008]
但如果是索引操作的话，两者的速度差别非常小，几乎可以忽略不计。
python3 -m timeit -s 'x=[1, 2, 3, 4, 5, 6]' 'y=x[3]'
10000000 loops, best of 3: 0.04 usec per loop
python3 -m timeit -s 'x=(1, 2, 3, 4, 5, 6)' 'y=x[3]'
10000000 loops, best of 3: 0.0334 usec per loop
当然，如果你想要增加、删减或者改变元素，那么列表显然更优。对于元组，你必须得通过新建一个元组来完成。
def get_location():
...
return (longitude, latitude)
viewer_owner_id_list = [] # 里面的每个元素记录了这个viewer一周内看过的所有owner的id
records = queryDB(viewer_id) # 索引数据库，拿到某个viewer一周内的日志
for record in records:
viewer_owner_id_list.append(record.id)
总的来说，列表和元组都是有序的，可以存储任意数据类型的集合，区别主要在于下面这两点。
想创建一个空的列表，我们可以用下面的 A、B 两种方式，请问它们在效率上有什么区别吗？我们应该优先考虑使用哪种呢？可以说说你的理由。
# 创建空列表
# option A
empty_list = list()
# option B
empty_list = []
区别主要在于list()是一个function call，Python的function call会创建stack，并且进行一系列参数检查的操作，比较expensive，反观[]是一个内置的C函数，可以直接被调用，因此效率高。
基于Nginx+Supervisord+uWSGI+Django1.11.1+Python3.6.5构建
