一篇文章弄懂Python中所有数组数据类型


Posted in Python onJune 23, 2019

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])
<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

  • 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,谢谢大家对三水点靠木的支持。

Python 相关文章推荐
python操作xml文件详细介绍
Jun 09 Python
Python和perl实现批量对目录下电子书文件重命名的代码分享
Nov 21 Python
Python变量赋值的秘密分享
Apr 03 Python
pytorch 可视化feature map的示例代码
Aug 20 Python
Python提取PDF内容的方法(文本、图像、线条等)
Sep 25 Python
Python使用matplotlib 画矩形的三种方式分析
Oct 31 Python
Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明
Jun 28 Python
详解numpy.ndarray.reshape()函数的参数问题
Oct 13 Python
python subprocess pipe 实时输出日志的操作
Dec 05 Python
Python天气语音播报小助手
Sep 25 Python
Python内置数据类型中的集合详解
Mar 18 Python
移除Selenium中window.navigator.webdriver值
Jun 10 Python
python程序快速缩进多行代码方法总结
Jun 23 #Python
python函数与方法的区别总结
Jun 23 #Python
python中的单引号双引号区别知识点总结
Jun 23 #Python
Python中的pathlib.Path为什么不继承str详解
Jun 23 #Python
Python中判断子串存在的性能比较及分析总结
Jun 23 #Python
树莓派与PC端在局域网内运用python实现即时通讯
Jun 22 #Python
树莓派采用socket方式文件传输(python)
Jun 22 #Python
You might like
snoopy PHP版的网络客户端提供本地下载
2008/04/15 PHP
Linux下将excel数据导入到mssql数据库中的方法
2010/02/08 PHP
php截取后台登陆密码的代码
2012/05/05 PHP
非常精妙的PHP递归调用与静态变量使用
2012/12/16 PHP
php广告加载类用法实例
2014/09/23 PHP
Laravel使用Queue队列的技巧汇总
2019/09/02 PHP
phpstorm激活码2020附使用详细教程
2020/09/25 PHP
Ajax+Json 级联菜单实现代码
2009/10/27 Javascript
jQuery find和children方法使用
2011/01/31 Javascript
使用JS实现图片展示瀑布流效果的实例代码
2016/09/12 Javascript
同步异步动态引入js文件的几种方法总结
2016/09/23 Javascript
javascript 解决浏览器不支持的问题
2016/09/24 Javascript
真正好用的js验证上传文件大小的简单方法
2016/10/27 Javascript
JavaScript ES6中CLASS的使用详解
2016/11/22 Javascript
javascript操作cookie
2017/01/17 Javascript
Angular.js跨controller实现参数传递的两种方法
2017/02/20 Javascript
基于vue-router 多级路由redirect 重定向的问题
2018/09/03 Javascript
Javascript Symbol原理及使用方法解析
2020/10/22 Javascript
编写Python爬虫抓取豆瓣电影TOP100及用户头像的方法
2016/01/20 Python
python__name__原理及用法详解
2019/11/02 Python
Python3.5 win10环境下导入kera/tensorflow报错的解决方法
2019/12/19 Python
python+opencv3生成一个自定义纯色图教程
2020/02/19 Python
基于Numba提高python运行效率过程解析
2020/03/02 Python
解决Keyerror ''acc'' KeyError: ''val_acc''问题
2020/06/18 Python
解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题
2020/07/06 Python
英国、欧洲和全球租车服务:Avis英国
2016/08/29 全球购物
来自全球大都市的高级街头服饰:Pegador
2018/01/03 全球购物
Ralph Lauren英国官方网站:Ralph Lauren UK
2018/04/03 全球购物
办公室副主任岗位职责
2013/11/25 职场文书
青年教师培训方案
2014/02/06 职场文书
化学专业毕业生求职信
2014/07/28 职场文书
交通事故委托书范本精选
2014/10/04 职场文书
青岛海底世界导游词
2015/02/11 职场文书
工作迟到检讨书范文
2015/05/06 职场文书
党支部季度考核意见
2015/06/02 职场文书
解决Vmware虚拟机安装centos8报错“Section %Packages Does Not End With %End. Pane Is Dead”
2022/06/01 Servers