前言
数组类型是各种编程语言中基本的数组结构了，本文来盘点下Python中各种“数组”类型的实现。
其实把以上类型都说成是数组是不准确的。这里把数组当作一个广义的概念，即把列表、序列、数组都当作array-like数据类型来理解。
注意本文所有代码都是在Python3.7中跑的^_^
0x00 可变的动态列表list
list应该是Python最常用到的数组类型了。它的特点是可变的、能动态扩容，可存储Python中的一切对象，使用时不用指定存储的元素的类型。
使用非常简单
>>> arr = ["one","two","three"] >>> arr[0] 'one' # 动态扩容 >>> arr.append(4) >>> arr ['one', 'two', 'three', 4] # 删除一个元素 >>> del arr[2] >>> arr ['one', 'two', 4]
0x01 不可变的tuple
tuple的操作与list类似。它的特点是不可变，不能扩容，可存储Python中的一切对象，使用时不用指定存储的元素的类型。
>>> t = 'one','two',3
>>> t
('one', 'two', 3)
>>> t.append(4)
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'
>>> del t[0]
TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
tuple可以使用+运算符，这个运算将创建一个新的tuple对象用于存储数据。
>>> t+(1,)
('one', 'two', 3, 1)
>>> tcopy = t+(1,)
>>> tcopy
('one', 'two', 3, 1)
>>> id(tcopy)
4604415336
>>> id(t)
4605245696
可以看出tuple执行+运算符之后两个对象的地址是不一样
0x02 array.array
如果在Python中要用到其它语言中类似“数组”的数据结构，就需要用到array模块了。它的特点是可变的、存储相同类型的数值，不能存储对象。
因为array在使用的时候要指定元素数据类型，因此它比list和tuple都有比较高效空间性能。
# 使用时指定元素数据类型为`float`
>>> arr = array.array('f', (1.0, 1.5, 2.0, 2.5))
>>> arr
array('f', [1.0, 1.5, 2.0, 2.5])
# 修改一个元素
>>> arr[1]=12.45
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.0, 2.5])
# 删除一个元素
>>> del arr[2]
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5])
# 增加一个元素
>>> arr.append(4.89)
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5, 4.889999866485596])
# 如果将一个字符串类型数据存储到一个浮点数的数组将会报错
>>> arr[0]='hello'
TypeError: must be real number, not str
array中元素的数据类型可以参考下表
| Type code | C Type | Python Type |
|---|---|---|
| 'b' | signed char | int |
| 'B' | unsigned char | int |
| 'u' | Py_UNICODE | Unicode character |
| 'h' | signed short | int |
| 'H' | unsigned short | int |
| 'i' | signed int | int |
| 'I' | unsigned int | int |
| 'l' | signed long | int |
| 'L' | unsigned long | int |
| 'q' | signed long long | int |
| 'Q' | unsigned long long | int |
| 'f' | float | float |
| 'd' | double | float |
0x03 字符串序列str
Python3中使用str对象来表示一个文本字符序列(看，这跟Java中的字符串String是多么相似呢)。它的特点不可变的Unicode字符序列。
在str中它的每一个元素都是字符串对象。
>>> s ='123abc' >>> s '123abc' >>> s[0] '1' >>> s[2] '3' # 字符串是不可变的序列，不能删除其中的元素 >>> del s[1] TypeError: 'str' object doesn't support item deletion # 要对字符串进行操作，可以转化成list >>> sn = list(s) >>> sn ['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c'] >>> sn.append(9) >>> sn ['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c', 9] # 字符串中的元素也是字符串对象 >>> type(s[2]) <class 'str'> >>> type(s) <class 'str'>
str对象也可以执行+操作，它也会生成一个新对象用于存储。
>>> s2 = s+'33' >>> s2 '123abc33' >>> id(s2) 4605193648 >>> id(s) 4552640416
0x04 bytes
bytes对象用于存储字节序列，它的特点是不可变存储，可存储0-256的数值。
>>> b = bytes([0,2,4,8]) >>> b[2] 4 >>> b b'\x00\x02\x04\x08' >>> b[0]=33 TypeError: 'bytes' object does not support item assignment >>> del b[0] TypeError: 'bytes' object doesn't support item deletion
0x05 bytearray
bytearray对象与bytes类似，用于存储字节序列。它的特点是可变的，能动态扩容的字节数组。
>>> ba = bytearray((1,3,5,7,9)) >>> ba bytearray(b'\x01\x03\x05\x07\t') >>> ba[1] 3 # 删除一个元素 >>> del ba[1] >>> ba bytearray(b'\x01\x05\x07\t') >>> ba[0]=2 >>> ba[0] 2 # 添加一个元素 >>> ba.append(6) # 只能添加字节 >>> ba.append(s) TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer >>> ba bytearray(b'\x02\x05\x07\t\x06') # 字节的范围是0-256 >>> ba[2]=288 ValueError: byte must be in range(0, 256)
bytearray可以转化成bytes对象，但效率不是很高。
# bytearray转成bytes将生成一个新对象 >>> bn = bytes(ba) >>> id(bn) 4604114344 >>> id(ba) 4552473544
0x06 各个类型相互转化
tuple->list
>>> tuple(l)
('a', 'b', 'c')
list->tuple
>>> t
('a', 'b', 'c')
>>> list(t)
['a', 'b', 'c']
str->list
>>> l = list('abc')
>>> l
['a', 'b', 'c']
list->str
>>> l ['a', 'b', 'c'] >>> ''.join(l) 'abc'
str->bytes
>>> s = '123' >>> bytes(s) TypeError: string argument without an encoding >>> bytes(s,encoding='utf-8') b'123' # 或者使用str的encode()方法 >>> s.encode() b'123'
bytes->str
>>> b = b'124' >>> b b'124' >>> type(b) <class 'bytes'> >>> str(b,encoding='utf-8') '124' # 或使用bytes的decode() >>> b.decode() '124'
0x07 总结
这些数据类型都是Python自带的，在实际开发中应该根据具体需求选择合适的数据类型。例如当要存储的元素类型是多种多样的，那么就应该使用list或者tuple。而array.array相对来说拥有较好的空间性能，但它只能存储单一类型。
我相信在很多业务场景中list或tuple是可以满足需求的，只是其它数据结构也要有所了解，在我们做一些基础组件时，会考虑数据结构的性能，或者阅读他人的代码时，能做到心中有数。
0x08 学习资料
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。
