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# 14 | 答疑（一）：列表和元组的内部实现是怎样的？
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你好，我是景霄。
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转眼间，专栏上线已经一个月了，而我们也在不知不觉中完成了第一大章基础篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。
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大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。
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## 问题一：列表和元组的内部实现
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第一个问题，是胡峣同学提出的，有关列表（list）和元组（tuple）的内部实现，想知道里边是linked list 或array，还是把array linked一下这样的方式？
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关于这个问题，我们可以分别从源码来看。
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先来看 Python 3.7 的list源码。你可以先自己阅读下面两个链接里的内容。
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listobject.h：[https://github.com/python/cpython/blob/949fe976d5c62ae63ed505ecf729f815d0baccfc/Include/listobject.h#L23](https://github.com/python/cpython/blob/949fe976d5c62ae63ed505ecf729f815d0baccfc/Include/listobject.h#L23)
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listobject.c: [https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/listobject.c#L33](https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/listobject.c#L33)
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我把 list的具体结构放在了下面：
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可以看到，list本质上是一个over-allocate的array。其中，ob\_item是一个指针列表，里面的每一个指针都指向列表的元素。而 allocated则存储了这个列表已经被分配的空间大小。
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需要注意的是，allocated 与列表实际空间大小的区别。列表实际空间大小，是指len(list)返回的结果，即上述代码注释中的ob\_size，表示这个列表总共存储了多少个元素。实际情况下，为了优化存储结构，避免每次增加元素都要重新分配内存，列表预分配的空间allocated往往会大于ob\_size（详见正文中的例子）。
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所以，它们的关系为：`allocated >= len(list) = ob_size`。
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如果当前列表分配的空间已满（即allocated == len(list)），则会向系统请求更大的内存空间，并把原来的元素全部拷贝过去。列表每次分配空间的大小，遵循下面的模式：
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```
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0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
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```
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我们再来分析元组。下面是Python 3.7 的tuple源码，同样的，你可以先自己阅读一下。
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tupleobject.h： [https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Include/tupleobject.h#L25](https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Include/tupleobject.h#L25)
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tupleobject.c：[https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/tupleobject.c#L16](https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/tupleobject.c#L16)
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同样的，下面为tuple的具体结构：
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你可以看到，它和list相似，本质也是一个array，但是空间大小固定。不同于一般array，Python的tuple做了许多优化，来提升在程序中的效率。
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举个例子，当tuple的大小不超过20时，Python就会把它缓存在内部的一个free list中。这样，如果你以后需要再去创建同样的tuple，Python就可以直接从缓存中载入，提高了程序运行效率。
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## 问题二：为什么在旧哈希表中，元素会越来越稀疏？
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第二个问题，是Hoo同学提出的，为什么在旧哈希表中，元素会越来越稀疏？
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我们可以先来看旧哈希表的示意图：
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```
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--+-------------------------------+
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| 哈希值 (hash) 键 (key) 值 (value)
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--+-------------------------------+
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0 | hash0 key0 value0
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--+-------------------------------+
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1 | hash1 key1 value1
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--+-------------------------------+
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2 | hash2 key2 value2
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--+-------------------------------+
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. | ...
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__+_______________________________+
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```
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你会发现，它是一个over-allocate的array，根据元素键（key）的哈希值，来计算其应该被插入位置的索引。
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因此，假设我有下面这样一个字典：
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```
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{'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'}
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```
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那么这个字典便会存储为类似下面的形式：
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```
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entries = [
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['--', '--', '--']
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[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
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['--', '--', '--'],
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['--', '--', '--'],
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[1231236123, 'name', 'mike'],
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['--', '--', '--'],
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[9371539127, 'gender', 'male']
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]
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```
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这里的`’---‘`，表示这个位置没有元素，但是已经分配了内存。
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我们知道，当哈希表剩余空间小于1/3时，为了保证相关操作的高效性并避免哈希冲突，就会重新分配更大的内存。所以，当哈希表中的元素越来越多时，分配了内存但里面没有元素的位置，也会变得越来越多。这样一来，哈希表便会越来越稀疏。
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而新哈希表的结构，改变了这一点，也大大提高了空间的利用率。新哈希表的结构如下所示：
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Indices
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----------------------------------------------------
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None | index | None | None | index | None | index ...
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----------------------------------------------------
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Entries
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--------------------
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hash0 key0 value0
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---------------------
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hash1 key1 value1
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---------------------
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hash2 key2 value2
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---------------------
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...
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---------------------
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你可以看到，它把存储结构分成了Indices和Entries这两个array，而`’None‘`代表这个位置分配了内存但没有元素。
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我们同样还用上面这个例子，它在新哈希表中的存储模式，就会变为下面这样：
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indices = [None, 1, None, None, 0, None, 2]
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entries = [
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[1231236123, 'name', 'mike'],
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[-230273521, 'dob', '1999-01-01'],
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[9371539127, 'gender', 'male']
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]
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其中，Indices中元素的值，对应entries中相应的索引。比如`indices`中的`1`，就对应着`entries[1]`，即`’'dob': '1999-01-01'‘`。
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对比之下，我们会清晰感受到，新哈希表中的空间利用率，相比于旧哈希表有大大的提升。
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## 问题三：有关异常的困扰
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第三个问题，是“不瘦到140不改名”同学提出的，对“NameError”异常的困惑。这是很常见的一个错误，我在这里也解释一下。
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这个问题其实有点tricky，如果你查阅[官方文档](https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#the-try-statement)，会看到这么一句话”When an exception has been assigned using as target, it is cleared at the end of the except clause. ”
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这句话意思是，如果你在异常处理的except block中，把异常赋予了一个变量，那么这个变量会在except block执行结束时被删除，相当于下面这样的表示：
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e = 1
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try:
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1 / 0
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except ZeroDivisionError as e:
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try:
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pass
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finally:
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del e
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这里的e一开始指向整数1，但是在except block结束时被删除了（del e），所以程序执行就会抛出“NameError”的异常。
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因此，这里提醒我们，在平时写代码时，一定要保证except中异常赋予的变量，在之后的语句中不再被用到。
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## 问题四：关于多态和全局变量的修改
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最后的问题来自于farFlight同学，他提了两个问题：
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1. Python自己判断类型的多态和子类继承的多态Polymorphism是否相同？
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2. 函数内部不能直接用+=等修改全局变量，但是对于list全局变量，却可以使用append、extend之类修改，这是为什么呢?
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我们分别来看这两个问题。对于第一个问题，要搞清楚多态的概念，多态是指有多种不同的形式。因此，判断类型的多态和子类继承的多态，在本质上都是一样的，只不过你可以把它们理解为多态的两种不同表现。
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再来看第二个问题。当全局变量指向的对象不可变时，比如是整型、字符串等等，如果你尝试在函数内部改变它的值，却不加关键字global，就会抛出异常：
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x = 1
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def func():
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x += 1
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func()
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x
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## 输出
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UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
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这是因为，程序默认函数内部的x是局部变量，而你没有为其赋值就直接引用，显然是不可行。
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不过，如果全局变量指向的对象是可变的，比如是列表、字典等等，你就可以在函数内部修改它了：
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x = [1]
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def func():
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x.append(2)
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func()
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x
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|
## 输出
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[1, 2]
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```
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当然，需要注意的是，这里的`x.append(2)`，并没有改变变量x，x依然指向原来的列表。事实上，这句话的意思是，访问x指向的列表，并在这个列表的末尾增加2。
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今天主要回答这些问题，同时也欢迎你继续在留言区写下疑问和感想，我会持续不断地解答。希望每一次的留言和答疑，都能给你带来新的收获和价值。
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