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元组（tuple）是 Python 中的一种有序、不可变的数据结构。它类似于列表，但与列表不同的是，元组的内容一旦创建后就不能被修改。元组用圆括号 () 表示，可以包含任意类型的数据，如整数、浮点数、字符串、列表等。
下面详细介绍元组的特性及应用示例：
1 创建元组
元组可以用圆括号 () 或直接用逗号分隔来创建。
# 使用圆括号创建元组
t1 = (1, 2, 3)
# 使用逗号分隔创建元组
t2 = 4, 5, 6
# 元组可以包含不同类型的元素
t3 = (1, 'hello', [7, 8, 9])
2 删除元组
在 Python 中，元组是不可变的数据结构，因此无法直接删除元组中的元素。一旦创建了元组，其中的元素是不可修改的，也无法添加或删除元素。
如果你需要删除整个元组，你可以使用 del 关键字来删除整个元组对象，如下所示：
my_tuple = (1, 2, 3)
del my_tuple
# 尝试访问已删除的元组会引发 NameError: name 'my_tuple' is not defined
3 访问元组元素
元组中的元素可以通过索引来访问，索引从0开始。
t = (1, 2, 3, 4, 5)
# 访问第一个元素
print(t[0]) # 输出: 1
# 访问最后一个元素
print(t[-1]) # 输出: 5
4 多个值的同时赋值和交换
元组可以用于多个值的同时赋值和交换值的操作。
# 多个值同时赋值
a, b, c = (1, 2, 3)
# 交换值
x = 10
y = 20
x, y = y, x
5 修改元组元素
在 Python 中，元组是不可变的数据结构，意味着一旦创建后，其元素不能被修改、添加或删除。如果想要修改元组的元素，只能创建一个新的元组并替换原来的元组。以下是一个示例：
# 创建一个元组
t = (1, 2, 3)
# 错误，元组不可修改
t[0] = 10
# 创建一个新的元组并替换原来的元组
t = (10, 2, 3)
如上所示，如果想要修改元组中的元素，需要创建一个新的元组，并将修改后的值赋给新的元组。因为元组是不可变的，所以在修改元组时需要特别注意。如果需要修改元素，可以考虑使用列表（list）数据结构，因为列表是可变的，允许对元素进行增删改操作。
6 元组推导式
元组推导式 是一种快速创建元组的方法，类似于列表推导式。它允许我们根据特定规则从一个可迭代对象中生成元组的元素。元组推导式使用圆括号 () 来定义，并且可以包含一个表达式和一个可迭代对象，通过对可迭代对象的每个元素应用表达式来生成元组的元素。
元组推导式的一般语法如下：
new_tuple = (expression for item in iterable)
其中，
expression是一个表达式，item是可迭代对象iterable中的每个元素，new_tuple是生成的新元组。
元组推导式的用法如下示例：
示例1：生成一个包含平方数的元组
# 使用元组推导式创建包含1到10的平方数的元组
squares_tuple = tuple(i**2 for i in range(1, 11))
print(squares_tuple)
输出结果为：
(1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100)
示例2：筛选出包含特定字符的元组
# 使用元组推导式筛选出包含字母'a'的元组元素
words_tuple = ('apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'kiwi')
filtered_tuple = tuple(word for word in words_tuple if 'a' in word)
print(filtered_tuple)
输出结果为：
('apple', 'banana', 'grape')
示例3：生成一个包含条件判断的元组
# 使用元组推导式生成包含条件判断的元组
numbers_tuple = (i if i % 2 == 0 else i * 2 for i in range(1, 11))
print(numbers_tuple)
输出结果为：
(2, 2, 6, 4, 10, 6, 14, 8, 18, 10)
需要注意的是，元组推导式创建的元组是不可变的，一旦生成后，其中的元素不能被修改。元组在许多场景中是非常有用的，例如当你想要创建一个不可变的数据集合或用作字典的键时。
7 元组运算符
在 Python 中，元组支持一些基本的运算符，让你可以对元组进行操作和组合。以下是常见的元组运算符：
- 索引：通过索引值获取元组中的元素。例如：
my_tuple[0]获取第一个元素。- 切片：通过切片获取元组的子集。例如：
my_tuple[1:3]获取从第二个到第三个元素的子集。- 连接：使用加号
+将两个元组连接成一个新的元组。例如：my_tuple1 + my_tuple2。- 重复：使用乘号
*将元组重复多次。例如：my_tuple * 3将元组重复三次。- 成员资格：使用关键字
in检查元素是否在元组中。例如：element in my_tuple返回布尔值。- 元素个数：使用
len()函数获取元组中元素的个数。- 最大值和最小值：使用
max()和min()函数获取元组中的最大值和最小值。- 转换为元组：使用
tuple()函数可以将其他序列（如列表、字符串等）转换为元组。
示例：
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
# 索引
print(my_tuple[0]) # 输出：1
# 切片
print(my_tuple[1:3]) # 输出：(2, 3)
# 连接
my_tuple2 = (6, 7)
print(my_tuple + my_tuple2) # 输出：(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
# 重复
print(my_tuple * 2) # 输出：(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
# 成员资格
print(3 in my_tuple) # 输出：True
print(6 in my_tuple) # 输出：False
# 元素个数
print(len(my_tuple)) # 输出：5
# 最大值和最小值
print(max(my_tuple)) # 输出：5
print(min(my_tuple)) # 输出：1
# 转换为元组
my_list = [1, 2, 3]
print(tuple(my_list)) # 输出：(1, 2, 3)
8 元组常用场景
- 作为字典的键值，因为元组是不可变的，可以保证字典的键不被修改。
- 存储数据库查询结果，避免意外修改数据。
- 函数返回多个值时，可以将多个值打包成一个元组返回。
# 作为字典的键值
person1 = ('John', 30)
person2 = ('Jane', 25)
persons = {person1: 'Engineer', person2: 'Doctor'}
# 存储数据库查询结果
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT name, age FROM employees')
results = cursor.fetchall()
# 函数返回多个值
def get_coordinates():
x = 10
y = 20
return x, y
x, y = get_coordinates()
9 元组（Tuple）和列表（List）的区别
元组（Tuple）和列表（List）是 Python 中两种常用的数据结构，它们有以下主要区别：
可变性（Mutability）：
- 元组是不可变的数据结构，一旦创建后，其元素不能被修改、添加或删除。这意味着元组的内容是固定的，无法进行更改。
- 列表是可变的数据结构，可以随时修改、添加或删除其中的元素。
语法表示：
- 元组使用圆括号 () 来表示，例如：
my_tuple = (1, 2, 3)- 列表使用方括号 [] 来表示，例如：
my_list = [1, 2, 3]性能：
- 由于元组是不可变的，它在一些操作上比列表更快速，例如访问元素、遍历等。这是因为在不可变对象上的操作更加高效。
- 列表由于可变性，执行修改操作可能需要重新分配内存和复制元素，因此在某些情况下可能比元组更慢。
用途：
- 元组适用于表示一组不可变的数据，如坐标点、日期时间等。当你希望数据不被修改时，可以使用元组。
- 列表适用于表示一组可变的数据，如列表中的元素可以随时增加、删除、修改。当你需要一个动态变化的数据集合时，可以使用列表。
下面是一些示例，说明元组和列表之间的区别
# 元组示例
my_tuple = (1, 2, 3)
print(my_tuple[0]) # 访问元组中的元素，输出: 1
# 列表示例
my_list = [4, 5, 6]
my_list[0] = 10 # 修改列表中的元素
print(my_list) # 输出: [10, 5, 6]
# 尝试修改元组中的元素，会引发异常
# my_tuple[0] = 10 # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# 添加元素到列表
my_list.append(7)
print(my_list) # 输出: [10, 5, 6, 7]
# 删除列表中的元素
del my_list[1]
print(my_list) # 输出: [10, 6, 7]
注意：
