前面已经提到，这种差异主要是语义上的:人们期望元组和列表表示不同的信息。但这不仅仅是一个指导方针;一些库实际上根据传递的内容表现不同。以NumPy为例(复制自另一篇文章，我要求更多的例子):

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(9).reshape(3,3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> idx = (1,1)
>>> a[idx]
4
>>> idx = [1,1]
>>> a[idx]
array([[3, 4, 5],
       [3, 4, 5]])

关键是，虽然NumPy可能不是标准库的一部分，但它是一个主要的Python库，在NumPy中，列表和元组是完全不同的东西。

只是一个快速扩展列表vs元组响应:

由于动态特性，list分配的位桶比实际需要的内存要多。这样做是为了防止在将来附加额外项时进行昂贵的重新分配操作。 另一方面，由于是静态的，轻量级元组对象不需要保留存储它们所需的额外内存。

前面已经提到，这种差异主要是语义上的:人们期望元组和列表表示不同的信息。但这不仅仅是一个指导方针;一些库实际上根据传递的内容表现不同。以NumPy为例(复制自另一篇文章，我要求更多的例子):

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(9).reshape(3,3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> idx = (1,1)
>>> a[idx]
4
>>> idx = [1,1]
>>> a[idx]
array([[3, 4, 5],
       [3, 4, 5]])

关键是，虽然NumPy可能不是标准库的一部分，但它是一个主要的Python库，在NumPy中，列表和元组是完全不同的东西。

列表是同构序列，而元组是异构数据结构。

如果你去散步，你可以随时在(x,y)元组中记下你的坐标。

如果你想记录你的旅程，你可以每隔几秒钟将你的位置添加到一个列表中。

但你不能反过来做。

除了元组是不可变的之外，还有一个语义上的区别应该指导它们的使用。元组是异构数据结构(即，它们的条目有不同的含义)，而列表是同构序列。元组有结构，列表有顺序。

使用这种区别可以使代码更加明确和易于理解。

一个例子是用页码和行号对来引用书中的位置，例如:

my_location = (42, 11)  # page number, line number

然后，您可以使用它作为字典中的键来存储关于位置的注释。另一方面，列表可用于存储多个位置。自然，人们可能想要从列表中添加或删除位置，所以列表是可变的是有道理的。另一方面，从现有位置添加或删除项没有意义——因此元组是不可变的。

在某些情况下，您可能希望更改现有位置元组中的项，例如在遍历页面的行时。但是元组不可变性迫使您为每个新值创建一个新的位置元组。从表面上看，这似乎不太方便，但像这样使用不可变数据是值类型和函数式编程技术的基础，具有很大的优势。

关于这个问题有一些有趣的文章。“Python元组不仅仅是常量列表”或“理解Python中的元组与列表”。Python官方文档也提到了这一点

元组是不可变的，通常包含异构序列…

在像Haskell这样的静态类型语言中，元组中的值通常具有不同的类型，并且元组的长度必须是固定的。在列表中，所有值都具有相同的类型，长度也不是固定的。所以区别非常明显。

最后是Python中的namedtuple，这是有意义的，因为tuple已经被认为具有结构。这强调了元组是类和实例的轻量级替代品的观点。