Bueno, como Trufa ya ha mostrado, hay básicamente dos formas de reemplazar el elemento de una tupla en un índice dado. Convierta la tupla en una lista, reemplace el elemento y vuelva a convertir, o construya una nueva tupla por concatenación.
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:]
...:
Entonces, ¿qué método es mejor, es decir, más rápido?
¡Resulta que para tuplas cortas (en Python 3.3), la concatenación es en realidad más rápida!
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
Sin embargo, si observamos tuplas más largas, la conversión de listas es el camino a seguir:
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
Para tuplas muy largas, la conversión de listas es sustancialmente mejor.
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
Además, el rendimiento del método de concatenación depende del índice en el que reemplazamos el elemento. Para el método de lista, el índice es irrelevante.
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
Entonces: si su tupla es corta, corte y concatene. Si es largo, ¡haz la conversión de la lista!