Преодоление сложности в самом сердце DDD

Есть бесплатная книжка с примерами, по ощущениям много про DDD

Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров

С первого же вопроса у меня возникло странное ощущение.
Проводится сравнение листа и кортежа

Список упорядочен.

Кортеж тоже

как правило, одного и того же типа

Что значит «как правило»?
И list и tuple могут содержать разные типы данных.

class A:
    ...

c = [A, 1, 'hello']
c
[<class '__main__.A'>, 1, 'hello']
t = (A, 1, 'hello')
t
(<class '__main__.A'>, 1, 'hello')

Вот пример, который еще можно показать, что класс — тоже объект.

У кортежа есть структура

У любой структуры данных есть структура, что имеется в виду?
Видимо очень расплывчато упомянуто то, что list выделяет несколько блоков памяти, в отличии от tuple, который хранится в одном блоке, из-за чего последний быстрее.

import sys
sys.getsizeof(c)
96
sys.getsizeof(t)
80

Странно, что совсем не упомянуты генераторы, которые, как мне кажется, являются очень важным концептом в data science, где данных настолько много, что на оперативу не поместится.