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

1.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]

2. 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。

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' >>> 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

3.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

4.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。

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' >>> 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]) <class 'str'> >>> type(s) <class 'str'>

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

5.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。

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' >>> 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

6.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。

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # bytearray轉成bytes將生成一個新對象 >>> bn = bytes(ba) >>> id(bn) 4604114344 >>> id(ba) 4552473544

7. 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

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' >>> 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'

8. 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。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一文搞懂Python中的所有数组数据类型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。