一文搞懂Python中的所有数组数据类型

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编程界的一名小小程序猿，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、 Python 、 Java 和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。 联系：hylinux1024@gmail.com

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]
复制代码

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
复制代码

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
复制代码

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
复制代码

array 中元素的数据类型可以参考下表

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'>
复制代码

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
复制代码

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
复制代码

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)
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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
复制代码

0x06 各个类型相互转化

tuple->list

>>> tuple(l)
('a', 'b', 'c')
复制代码

list->tuple

>>> t
('a', 'b', 'c')
>>> list(t)
['a', 'b', 'c']
复制代码

str->list

>>> l = list('abc')
>>> l
['a', 'b', 'c']
复制代码

list->str

>>> l
['a', 'b', 'c']
>>> ''.join(l)
'abc'
复制代码

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'
复制代码

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'
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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…