python 数组和列表的对比

原创于 2024-01-17 15:02:41 发布 · 595 阅读

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虽然列表既灵活又简单，但面对各类需求时，我们可能会有更好的选择。比如，要存放1000 万个浮点数的话，数组（array）的效率要高得多，因为数组在背后存的并不是 float对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点就跟 C 语言中的数组一样。再比如说，如果需要频繁对序列做先进先出的操作，deque（双端队列）的速度应该会更快。

如果在你的代码里，包含操作（比如检查一个元素是否出现在一个集合中）的频率很高，用 set（集合）会更合适。set 专为检查元素是否存在做过优化。但是它并不是序列，因为 set 是无序的。

数组

如果我们需要一个只包含数字的列表，那么 array.array 比 list 更高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法，如 .frombytes 和 .tofile

Python 数组跟 C 语言数组一样精简。创建数组需要一个类型码，这个类型码用来表示在底层的 C 语言应该存放怎样的数据类型。比如 b 类型码代表的是有符号的字符（signed char），因此 array('b') 创建出的数组就只能存放一个字节大小的整数，范围从 -128 ~127，这样在序列很大的时候，我们能节省很多空间。而且 Python 不会允许你在数组里存放除指定类型之外的数据。

下面示例展示了从创建一个有 1000 万个随机浮点数的数组开始，到如何把这个数组存放到文件里，再到如何从文件读取这个数组。

# -*- coding: utf-8 -*-
from array import array  # 引入 array 类型
from random import random

# 利用一个可迭代对象来建立一个双精度浮点数组（类型码是 'd'），这里我们用的可迭代对象是一个生成器表达式。
floats = array('d', (random() for i in range(10**7)))
print(floats[-1])  # 查看数组的最后一个元素。

fp = open('floats.bin', 'wb')
floats.tofile(fp)  # 把数组存入一个二进制文件里。
fp.close()

floats2 = array('d')  # 新建一个双精度浮点空数组。
fp = open('floats.bin', 'rb')
floats2.fromfile(fp, 10 ** 7)  # 把 1000 万个浮点数从二进制文件里读取出来。
fp.close()

print(floats2[-1])  # 查看新数组的最后一个元素。

print(floats2 == floats)  # 检查两个数组的内容是不是完全一样。

在这里插入图片描述
从上面的代码我们能得出结论，array.tofile 和 array.fromfile 用起来很简单。把这段代码跑一跑，你还会发现它的速度也很快。一个小试验告诉我，用 array.fromfile 从一个二进制文件里读出 1000 万个双精度浮点数只需要 0.1 秒，这比从文本文件里读取的速度要快60倍，因为后者会使用内置的 float 方法把每一行文字转换成浮点数。另外，使用 array.tofile 写入到二进制文件，比以每行一个浮点数的方式把所有数字写入到文本文件要快 7倍。另外，1000 万个这样的数在二进制文件里只占用 80 000 000 个字节（每个浮点数占用8 个字节，不需要任何额外空间），如果是文本文件的话，我们需要 181 515 739 个字节。

另外一个快速序列化数字类型的方法是使用 pickle（https://docs.python.org/3/library/pickle.html）模块。pickle.dump 处理浮点数组的速度几乎跟 array.tofile 一样快。不过前者可以处理几乎所有的内置数字类型，包含复数、嵌套集合，甚至用户自定义的类。前提是这些类没有什么特别复杂的实现。

还有一些特殊的数字数组，用来表示二进制数据，比如光栅图像。里面涉及的 bytes 和bytearry 类型。

下图，列表和数组的属性和方法（不包含过期的数组方法以及那些由对象实现的方法）
在这里插入图片描述

从 Python 3.4 开始，数组类型不再支持诸如 list.sort() 这种就地排序方法。要给数组排序的话，得用 sorted 函数新建一个数组：