list和tuple都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，都是既可以存放数字、字符串、对象等
list和tuple都支持负索引
In [8]: nums[-2] Out[8]: 'ad' In [9]: tp[-2] Out[9]: '33'list和tuple都支持切片操作
In [10]: nums[1:3] Out[10]: [3, 'ad'] In [11]: tp[1:3] Out[11]: (3, '33')list和tuple都可以随意嵌套
In [12]: nums = [[1,2,3],['s','ff'],['34',3,5]] In [13]: tp = ((23,4,'f'),45,'d',('dd',4,'ff')) list和tuple的一些区别列表是动态的，长度大小不固定，可以随意的增加、删除、修改元素
元组是静态的，长度在初始化的时候就已经确定不能更改，更无法增加、删除、修改元素
从图中看出我们对list做出修改是成功的，但是对tuple修改的时候，确抛出了错误，那如果想对tuple做出改变该如何做呢？只能重新开辟一块内存，重新生成新到的tuple了。
从tuple的源码中也可以看出，只有两个自带的方法，一个是统计元素出现的次数一个是查询元素的索引。
list和tuple存储方式的差异我们先来看个例子
In [19]: nums=['a',1,2] In [20]: tp=('a',1,2) In [21]: nums.__sizeof__() Out[21]: 64 In [22]: tp.__sizeof__() Out[22]: 48这里构造了一个list和一个tuple。他们存储的内容是相同的，__sizeof__方法可以打印系统分配空间的大小。可以看到他们所占用的内存空间是不同的，存储的内容相同，但是list比tuple多占用了16自己的内存。
先来看一下一个数组的内存分配过程：
In [23]: l=[] In [24]: l.__sizeof__() // 空列表分配了40字节的内存 Out[24]: 40 In [25]: l.append('a') // 增加了一个一个元素后，给列表分配了72字节的内存，一个字符8个字节 // 那就是一次性分配了4个字符的内存空间 In [26]: l.__sizeof__() Out[26]: 72 In [27]: l.append('b') // 再增加字符，占用内存不变 In [28]: l.__sizeof__() Out[28]: 72 In [29]: l.append('c') // 再增加字符，占用内存不变 In [30]: l.__sizeof__() Out[30]: 72 In [31]: l.append('d') // 再增加字符，占用内存不变 In [32]: l.__sizeof__() Out[32]: 72 In [33]: l.append('e') // 再添加元素，内存不够，触发重新的内存分配 In [34]: l.__sizeof__() Out[34]: 104可以看出list为了能够实时追踪内存的使用情况，当空间不足时以及分配额外空间，额外的多分配了内存，而且还需要存储指针，指向对应的元素。
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。
所以说在存储大量的数据的时候，这种差异是需要考虑的，如果数据发生变更的可能性不大，就用元组存储，如果数据是需要频繁的进行数据的修改增加，就使用列表