前言

數組類型是各種編程語言中基本的數組結構了，本文來盤點下Python中各種“數組”類型的實現。

• list
• tuple
• array.array
• str
• bytes
• bytearray

其實把以上類型都說成是數組是不準確的。這里把數組當作一個廣義的概念，即把列表、序列、數組都當作array-like數據類型來理解。

注意本文所有代碼都是在Python3.7中跑的^_^

0x00 可變的動態列表list

list應該是Python最常用到的數組類型了。它的特點是可變的、能動態擴容，可存儲Python中的一切對象，使用時不用指定存儲的元素的類型。

使用非常簡單

            
>>> arr = ["one","two","three"]
>>> arr[0]
'one'
# 動態擴容
>>> arr.append(4)
>>> arr
['one', 'two', 'three', 4]
# 刪除一個元素
>>> del arr[2]
>>> arr
['one', 'two', 4]
          

0x01 不可變的tuple

tuple的操作與list類似。它的特點是不可變，不能擴容，可存儲Python中的一切對象，使用時不用指定存儲的元素的類型。

            
>>> 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+運算符，這個運算將創建一個新的tuple對象用于存儲數據。

            
>>> 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執行+運算符之后兩個對象的地址是不一樣

0x02 array.array

如果在Python中要用到其它語言中類似“數組”的數據結構，就需要用到array模塊了。它的特點是可變的、存儲相同類型的數值，不能存儲對象。

因為array在使用的時候要指定元素數據類型，因此它比list和tuple都有比較高效空間性能。

            
# 使用時指定元素數據類型為`float`
>>> arr = array.array('f', (1.0, 1.5, 2.0, 2.5))
>>> arr
array('f', [1.0, 1.5, 2.0, 2.5])
# 修改一個元素
>>> arr[1]=12.45
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.0, 2.5])
# 刪除一個元素
>>> del arr[2]
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5])
# 增加一個元素
>>> arr.append(4.89)
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5, 4.889999866485596])
# 如果將一個字符串類型數據存儲到一個浮點數的數組將會報錯
>>> arr[0]='hello'
TypeError: must be real number, not str
          

array中元素的數據類型可以參考下表

0x03 字符串序列str

Python3中使用str對象來表示一個文本字符序列(看，這跟Java中的字符串String是多么相似呢)。它的特點不可變的Unicode字符序列。

在str中它的每一個元素都是字符串對象。

            
>>> s ='123abc'
>>> s
'123abc'
>>> s[0]
'1'
>>> s[2]
'3'
# 字符串是不可變的序列，不能刪除其中的元素
>>> del s[1]
TypeError: 'str' object doesn't support item deletion 
# 要對字符串進行操作，可以轉化成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對象
>>> type(s[2])

            
              
>>> type(s)

              
            
          

str對象也可以執行+操作，它也會生成一個新對象用于存儲。

            
>>> s2 = s+'33'
>>> s2
'123abc33'
>>> id(s2)
4605193648
>>> id(s)
4552640416
          

0x04 bytes

bytes對象用于存儲字節序列，它的特點是不可變存儲，可存儲0-256的數值。

            
>>> 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對象與bytes類似，用于存儲字節序列。它的特點是可變的，能動態擴容的字節數組。

            
>>> ba = bytearray((1,3,5,7,9))
>>> ba
bytearray(b'\x01\x03\x05\x07\t')
>>> ba[1]
3
# 刪除一個元素
>>> del ba[1]
>>> ba
bytearray(b'\x01\x05\x07\t')
>>> ba[0]=2
>>> ba[0]
2
# 添加一個元素
>>> ba.append(6)
# 只能添加字節
>>> ba.append(s)
TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer
>>> ba
bytearray(b'\x02\x05\x07\t\x06')
# 字節的范圍是0-256
>>> ba[2]=288
ValueError: byte must be in range(0, 256)
          

bytearray可以轉化成bytes對象，但效率不是很高。

            
# bytearray轉成bytes將生成一個新對象
>>> bn = bytes(ba)
>>> id(bn)
4604114344
>>> id(ba)
4552473544
          

0x06 各個類型相互轉化
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 總結

這些數據類型都是Python自帶的，在實際開發中應該根據具體需求選擇合適的數據類型。例如當要存儲的元素類型是多種多樣的，那么就應該使用list或者tuple。而array.array相對來說擁有較好的空間性能，但它只能存儲單一類型。
我相信在很多業務場景中list或tuple是可以滿足需求的，只是其它數據結構也要有所了解，在我們做一些基礎組件時，會考慮數據結構的性能，或者閱讀他人的代碼時，能做到心中有數。

0x08 學習資料

• docs.python.org/3.1/library…
• docs.python.org/zh-cn/3/lib…
• docs.python.org/3/library/s…

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