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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。

listtuplearray.arraystrbytesbytearray

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]

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))>>> arrarray('f', [1.0, 1.5, 2.0, 2.5])# 修改一个元素>>> arr[1]=12.45>>> arrarray('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.0, 2.5])# 删除一个元素>>> del arr[2]>>> arrarray('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5])# 增加一个元素>>> arr.append(4.89)>>> arrarray('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 codeC TypePython Type‘b’signed charint‘B’unsigned charint‘u’Py_UNICODEUnicode character‘h’signed shortint‘H’unsigned shortint‘i’signed intint‘I’unsigned intint‘l’signed longint‘L’unsigned longint‘q’signed long longint‘Q’unsigned long longint‘f’floatfloat‘d’doublefloat

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

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>>> bb'\x00\x02\x04\x08'>>> b[0]=33TypeError: 'bytes' object does not support item assignment>>> del b[0]TypeError: 'bytes' object doesn't support item deletion

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))>>> babytearray(b'\x01\x03\x05\x07\t')>>> ba[1]3# 删除一个元素>>> del ba[1]>>> babytearray(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>>> babytearray(b'\x02\x05\x07\t\x06')# 字节的范围是0-256>>> ba[2]=288ValueError: 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

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'>>> bb'124'>>> type(b)<class 'bytes'>>>> str(b,encoding='utf-8')'124'# 或使用bytes的decode()>>> b.decode()'124'

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。

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