元组：tuple 内部只有两个可以操作的函数[count()/index()],一个是查看一个数据在元组中出现的总数另一个是查看。
一个数据在元组中的位置，外部有一个默认的函数sorted可以针对元组进行排序，排序注意：使用系统默认排序，但是必须保证排序的数据他们的数据类型是一致的！与元组查询相关函数，可以直接操作，如：len()查看元组中元素的个数。
声明元组方式
Name = tuple()
name = (“1”,”2”,”3”)
name = (“1”,)
name(1,)
Count（）
查看某个数据出现的次数
Index（）
查看数据的位置
知识点扩展：
元组与列表的区别
（1）列表可变，元组不可变，除非整体替换。
（2）列表可以用append()、extend()、insert()、remove()、pop()实现添加和删除功能，而元组没有这几个方法。
（3）列表支持通过切边进行修改和访问，而元组只支持访问，不支持修改，再不进行任何修改时，建议使用元组。
（4）元组比列表的访问和处理速度快。
（5）列表不能作为字典的键，而元组可以。
以上就是python中元组的用法整理的详细内容，更多关于python的元组怎么用的资料请关注脚本之家其它相关文章！

Python 中 tuple 的基本用法（在会 Python 中 list 的前提下）
1. list 和 tuple 的区别
2. 例子
3. tuple 的基本方法

1. list 和 tuple 的区别

list: 有序的，可以增删改查。表示：[]

tuple: 有序的，可以查，不可增删改。表示：(,)


强制性：list 后面不加逗号，tuple 后面加上逗号

2. 例子

list 和 tuple 是优先级是一样的！







由上面的例子可以得知：list 与 tuple 同级，实行 “就近原则”

3. tuple 的基本方法
count(self, *args, **kwargs)
index(self, *args, **kwargs)


例子：

Python中list,tuple,dict,set的区别和用法
Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]
可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []
Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
>>> print L[0]
12
千万不要越界，否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
IndexError: list index out of range
List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998
-4的话显然就越界了
>>> print L[-4]
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>
List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置(下标从0开始)：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>
通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]
也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]
Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号()表示：
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')
但是不能重新赋值替换：
>>> t[1] = 'America'
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的(就像是java里面的final)。当然，tuple也是可变的，比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])
这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度(List，tuple也可以)：
>>> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95
如果Key不存在，会报错：
>>> print d['Jack']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'
所以访问之前最好先查询下key是否存在：
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'
exist key
或者直接用保险的get方法：
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None
至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)
Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59
Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Key不可重复。(下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value)
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False
大小写是敏感的。
也通过for来遍历：
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]
>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
通过add和remove来添加、删除元素(保持不重复)，添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])
如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])
删除set中的元素时，用set的remove()方法：
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])
如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
KeyError: 4
所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'
if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'
if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'
>>>
x1: ok
x2: error

Python中Tuple和List的区别与用法
1.语法上的差别
someTuple = (1,2)
someList  = [1,2] 

2. 数据size上的差别
a = tuple(range(1000))
b = list(range(1000))

a.__sizeof__() # 8024
b.__sizeof__() # 9088

由于tuples的操作拥有更小的size，也就意味着tuples在操作时相比list更快，当数据足够大的时候tuples的数据操作性能更优。
3. 可执行的操作
b    = [1,2]   
b[0] = 3       # [3, 2]

a    = (1,2)
a[0] = 3       # Error

tuples具有immutable的属性，意味着tuples内的元素一旦建立就无法更改、删除、排序，然而我们还是可以向list和tuples添加数据的。
a     = (1,2)
b     = [1,2]  

id(a)          # 140230916716520
id(b)          # 748527696

a   += (3,)    # (1, 2, 3)
b   += [3]     # [1, 2, 3]

id(a)          # 140230916878160
id(b)          # 748527696

4. 用法

由上述可知，tuples是immutable，list是mutable的，所以我们可以将tuples用作dictionary的key，但是list不可以
a    = (1,2)
b    = [1,2] 

c = {a: 1}     # OK
c = {b: 1}     # Error

因为tuples不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
5. tuple和list存储的数据特性

（基于此篇文章）

除了上述区别和用法以外，tuples和list还有一个区别是tuples通常是存储异质元素（heterogeneous）的数据结构，而list通常存储同质元素（homogeneous）的数据结构。
详细解释就是：
Tuples 通常存储的是一连串的不同种类的事务，但是我们将他们当做一个耦合的整体来处理（比如我们可以把键盘、鼠标、显示器、主机存储在一个tuples里，这些元素都是不同种类的元素，但是放在一起处理时可当作一个计算机硬件系统元素来看待，而一旦定义了这个系统，就不能随意更改已有的元素）

List 通常存储的是一连串的相同种类的事务，所以我们可以把list中的每个元素都当做一个独立的个体来处理（也就是mutable的思想，例如list中存储了一些随机整数，他们拥有相同的属性（都是整数），但各自独立（没有任何相关性），我们可以单独的更改list中任何元素而不影响整体的数据结构）
最后感谢阅读！！！