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。

list

tuple

array.array

str

bytes

bytearray

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])

>>> type(s)

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)

>>> 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

docs.python.org/3.1/library…

docs.python.org/zh-cn/3/lib…

docs.python.org/3/library/s…

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。

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