这篇文章主要讲解了“Python中所有数组数据类型的介绍”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python中所有数组数据类型的介绍”吧!
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…
感谢各位的阅读,以上就是“Python中所有数组数据类型的介绍”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python中所有数组数据类型的介绍这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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