Python3之数组（array）

当我们需要1000万个浮点数的时候，数组（array）的效率要比列表（list）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。这一点和c语言中的数组一样。

再比如说，如果需要频繁对序列做先出先进的操作，collection.deque(双端队列)的速度应该会更快。

1.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（signedchar），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到127，这样在序列很大的时候，我们能节省很多空间。

array类型码如下：

Type code      C Type     Minimum size in bytes
     'b'    signed integer           1
     'B'    unsigned integer         1
     'u'    Unicode character        2 
     'h'    signed integer           2
     'H'    unsigned integer         2
     'i'    signed integer           2
     'I'    unsigned integer         2
     'l'    signed integer           4
     'L'    unsigned integer         4
     'q'    signed integer           8 
     'Q'    unsigned integer         8 
     'f'    floating point           4
     'd'    floating point           8

一个浮点型的数组的创建，存入文件和文件读取的过程:

>>> from array import array 
>>> from random import random
>>> floats = array('d', (random() for i in range(10**7)))
>>> floats[-1]
0.021901117799701275

>>> fp = open('floats.bin', 'wb')
>>> floats.tofile(fp)
>>> fp.close()

>>> floats_2 = array('d')
>>> fp = open('floats.bin', 'rb')
>>> floats_2.fromfile(fp, 10**7)
>>> fp.close()
>>> floats_2[-1]
0.021901117799701275

>>> floats_2 == floats
True

array创建的数组不适用于数字操作（比如矩阵和矢量运算）。另外+=和*=运算符可以用于array的添加。

从python3.4开始，数组（array）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：

>>> import array
>>> a = array.array(a.typecode, sorted(a))

转载于:https://www.cnblogs.com/haoqirui/p/9977031.html