一文搞懂Python中的全部数组数据类型

时间 2019-12-05

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关于我
编程界的一名小小程序猿，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是咱们团队的主要技术栈。联系：hylinux1024@gmail.comhtml

数组类型是各类编程语言中基本的数组结构了，本文来盘点下Python中各类“数组”类型的实现。python

list
tuple
array.array
str
bytes
bytearray

其实把以上类型都说成是数组是不许确的。这里把数组看成一个广义的概念，即把列表、序列、数组都看成array-like数据类型来理解。linux

注意本文全部代码都是在Python3.7中跑的^_^编程

0x00 可变的动态列表list

list应该是Python最经常使用到的数组类型了。它的特色是可变的、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。小程序

使用很是简单数组

>>> 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]
复制代码

0x01 不可变的tuple

tuple的操做与list相似。它的特色是不可变，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。bash

>>> 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 复制代码

tuple可使用+运算符，这个运算将建立一个新的tuple对象用于存储数据。数据结构

>>> t+(1,)
('one', 'two', 3, 1)
>>> tcopy = t+(1,)
>>> tcopy
('one', 'two', 3, 1)
>>> id(tcopy)
4604415336
>>> id(t)
4605245696
复制代码

能够看出tuple执行+运算符以后两个对象的地址是不同app

0x02 array.array

若是在Python中要用到其它语言中相似“数组”的数据结构，就须要用到array模块了。它的特色是可变的、存储相同类型的数值，不能存储对象。编程语言

由于array在使用的时候要指定元素数据类型，所以它比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])
# 增长一个元素
>>> arr.append(4.89)
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5, 4.889999866485596])
# 若是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
复制代码

array中元素的数据类型能够参考下表

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是多么类似呢)。它的特色不可变的Unicode字符序列。

在str中它的每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 # 要对字符串进行操做，能够转化成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'> 复制代码

str对象也能够执行+操做，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
复制代码

0x04 bytes

bytes对象用于存储字节序列，它的特色是不可变存储，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 复制代码

0x05 bytearray

bytearray对象与bytes相似，用于存储字节序列。它的特色是可变的，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)
复制代码

bytearray能够转化成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
复制代码

0x06 各个类型相互转化

tuple->list

>>> tuple(l)
('a', 'b', 'c')
复制代码

list->tuple

>>> t
('a', 'b', 'c')
>>> list(t)
['a', 'b', 'c']
复制代码

str->list

>>> l = list('abc')
>>> l
['a', 'b', 'c']
复制代码

list->str

>>> l
['a', 'b', 'c']
>>> ''.join(l)
'abc'
复制代码

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'
复制代码

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'
复制代码

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相对来讲拥有较好的空间性能，但它只能存储单一类型。

我相信在不少业务场景中list或tuple是能够知足需求的，只是其它数据结构也要有所了解，在咱们作一些基础组件时，会考虑数据结构的性能，或者阅读他人的代码时，能作到心中有数。