Ebbene, come Trufa ha già mostrato, ci sono fondamentalmente due modi per sostituire l'elemento di una tupla a un dato indice. Converti la tupla in una lista, sostituisci l'elemento e riconvertilo o costruisci una nuova tupla per concatenazione.
In [1]: def replace_at_index1(tup, ix, val):
...: lst = list(tup)
...: lst[ix] = val
...: return tuple(lst)
...:
In [2]: def replace_at_index2(tup, ix, val):
...: return tup[:ix] + (val,) + tup[ix+1:]
...:
Quindi, quale metodo è migliore, cioè più veloce?
Si scopre che per tuple brevi (su Python 3.3), la concatenazione è effettivamente più veloce!
In [3]: d = tuple(range(10))
In [4]: %timeit replace_at_index1(d, 5, 99)
1000000 loops, best of 3: 872 ns per loop
In [5]: %timeit replace_at_index2(d, 5, 99)
1000000 loops, best of 3: 642 ns per loop
Tuttavia, se guardiamo a tuple più lunghe, la conversione dell'elenco è la strada da percorrere:
In [6]: k = tuple(range(1000))
In [7]: %timeit replace_at_index1(k, 500, 99)
100000 loops, best of 3: 9.08 µs per loop
In [8]: %timeit replace_at_index2(k, 500, 99)
100000 loops, best of 3: 10.1 µs per loop
Per tuple molto lunghe, la conversione delle liste è sostanzialmente migliore!
In [9]: m = tuple(range(1000000))
In [10]: %timeit replace_at_index1(m, 500000, 99)
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop
In [11]: %timeit replace_at_index2(m, 500000, 99)
10 loops, best of 3: 35.9 ms per loop
Inoltre, le prestazioni del metodo di concatenazione dipendono dall'indice in cui sostituiamo l'elemento. Per il metodo elenco, l'indice è irrilevante.
In [12]: %timeit replace_at_index1(m, 900000, 99)
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop
In [13]: %timeit replace_at_index2(m, 900000, 99)
10 loops, best of 3: 49.2 ms per loop
Quindi: se la tua tupla è corta, taglia e concatena. Se è lungo, effettua la conversione dell'elenco!