多数pythoneer只知有列表list却不知道python也有array数组

数组和列表

Python中数组和列表是不同的，我敢断言大多数的pythoneer只知道有列表list，却不知道python也有array数组。列表是一个包含不同数据类型的元素集合，而数组是一个只能含相同数据类型的元素集合。

Python的array库是一个提供数组操作的模块，它提供了一种用于存储和处理多个相同类型元素的容器。与Python的列表list相比，数组array在存储和操作大量数值型数据时更为高效，因为它在内存中以连续的方式存储数据，占用的内存空间更小。

数组创建

array(typecode [, initializer]) -> array

返回一个新数组，该数组的项受类型代码的限制，并通过可选的初始值设定项值进行初始化，该值必须是列表、字符串或可在适当类型的元素上迭代。

数组表示基本值，其行为与列表非常相似，只是其中存储的对象类型受到约束。类型是在对象创建时使用类型代码指定的，该代码是单个字符。

类型代码 typecode

类型	C类型	最小字节
'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

创建数组

import array  
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])  # 创建一个整数类型的数组
arr = array.array('u', 'abcde')  # 创建一个字符类型的数组

类型属性

import array  
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.typecode)   # 打印数组类型 i

数组切片

与列表用法相同：

>>> arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
>>> arr[0]
1
>>> arr[2]
3
>>> arr[-1]
5
>>> arr[:3]
array('i', [1, 2, 3])
>>> arr[3:]
array('i', [4, 5])
>>> arr[:-1]
array('i', [1, 2, 3, 4])
>>> arr[::-1]
array('i', [5, 4, 3, 2, 1])
>>> arr[1::2]
array('i', [2, 4])
>>> arr[0::2]
array('i', [1, 3, 5])

类型转换

整数数组可以转换到浮点数数组，反之不行。

>>> arr1 = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
>>> arr1
array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
>>> arr2 = array.array('f', arr1)
>>> arr2
array('f', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
>>> arr3 = array.array('i', arr2)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
    arr3 = array.array('i', arr2)
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

数组与列表占用内存的比较

import sys, array
arr = array.array('i', [_ for _ in range(1024)])
lst = [_ for _ in range(1024)]

print(sys.getsizeof(arr))  # 输出：4176 array对象本身的大小
print(sys.getsizeof(lst))  # 输出：8856 列表list对象本身的大小  
# 注意：这些值可能因操作系统或Python解释器的实现和版本而略有不同。

数组方法

append()--将一个新项追加到数组的末尾

buffer_info()--返回给出当前内存信息的信息

byteswap()--字节交换数组的所有项

count()--返回对象的出现次数

extend()--通过从可迭代项中附加多个元素来扩展数组

fromfile()--从文件对象读取项

fromlist()--从列表中追加项

frombytes()--从字符串中追加项

fromunicode()--从unicode字符串中追加项

index()--返回对象第一次出现的索引

insert()--在数组中提供的位置插入一个新项

pop()--移除并返回项（默认为最后一个）

remove()--删除对象的第一个出现项

reverse()--反转数组中项目的顺序

tofile()--将所有项写入文件对象

tolist()--返回转换为普通列表的数组

tobytes()--返回转换为字符串的数组

在举例讲解前先来复习一个列表list的方法，用法相同的（绿色标注）可以省略不学：

append(self, object, /)
    Append object to the end of the list.

clear(self, /)
    Remove all items from list.

copy(self, /)
    Return a shallow copy of the list.

count(self, value, /)
    Return number of occurrences of value.

extend(self, iterable, /)
    Extend list by appending elements from the iterable.

index(self, value, start=0, stop=9223372036854775807, /)
    Return first index of value.
    Raises ValueError if the value is not present.

insert(self, index, object, /)
    Insert object before index.

pop(self, index=-1, /)
    Remove and return item at index (default last).
    Raises IndexError if list is empty or index is out of range.

remove(self, value, /)
    Remove first occurrence of value.
    Raises ValueError if the value is not present.

reverse(self, /)
    Reverse *IN PLACE*.

sort(self, /, *, key=None, reverse=False)
    Sort the list in ascending order and return None.

用法讲解

buffer_info()

返回当前数组缓冲区的内存信息。

import array
arr = array.array('i', [1, 2, 3])
buffer_info = arr.buffer_info()
print(buffer_info)  # 输出包含内存地址、大小等信息的元组

byteswap()

字节交换数组的所有项，通常用于处理二进制数据的不同字节顺序。

import array
arr = array.array('i', [0x12345678])  # 假设这是一个32位整数  
arr.byteswap()
print(arr)  # 输出：[305419896] (0x78563412)

fromfile()

从文件对象中读取项，通常用于从二进制文件中读取数据。

import array
with open('data.bin', 'rb') as f:
    arr = array.array('i')
    arr.fromfile(f, 3)  # 从文件中读取3个整数  
print(arr)  # 输出：假设文件中有3个整数，则输出这些整数构成的数组

fromlist()

从列表中追加项，创建一个新的数组。

import array
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = array.array('i', list_data)
print(arr)  # 输出：array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

frombytes()

从字节字符串中追加项，创建一个新的数组。

import array
byte_data = b'\x01\x02\x03\x04'
arr = array.array('B', byte_data)  # 'B' 表示无符号字符  
print(arr)  # 输出：array('B', [1, 2, 3, 4])

tofile()

将所有项写入文件对象，通常用于将数组数据写入二进制文件。

import array
arr = array.array('i', [1, 2, 3])
with open('output.bin', 'wb') as f:
    arr.tofile(f)
# 现在'output.bin'文件包含数组的数据

tolist()

返回转换为普通列表的数组。

import array
arr = array.array('i', [1, 2, 3])
list_data = arr.tolist()
print(list_data)  # 输出：[1, 2, 3]

tobytes()

返回转换为字节字符串的数组。

import array
arr = array.array('i', [1, 2, 3])
byte_data = arr.tobytes()
print(byte_data)  # 输出：b'\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'

用法举例

实例1

1. import array
3. # 创建一个浮点数类型的array实例
4. float_array = array.array('f', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
6. # 打印原始数组
7. print("Original Array:", float_array)
9. # 计算每个元素的平方
10. squared_array = array.array('f')
11. for num in float_array:
12. squared_array.append(num ** 2)
14. # 打印平方数组
15. print("Squared Array:", squared_array)
17. # 计算每个元素的立方
18. cubed_array = array.array('f')
19. for num in float_array:
20. cubed_array.append(num ** 3)
22. # 打印立方数组
23. print("Cubed Array:", cubed_array)
25. # 计算平方和立方数组的和
26. sum_squared = sum(squared_array)
27. sum_cubed = sum(cubed_array)
29. # 打印和
30. print("Sum of Squared:", sum_squared)
31. print("Sum of Cubed:", sum_cubed)

输出结果：

Original Array: array('f', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
Squared Array: array('f', [1.0, 4.0, 9.0, 16.0, 25.0])
Cubed Array: array('f', [1.0, 8.0, 27.0, 64.0, 125.0])
Sum of Squared: 55.0
Sum of Cubed: 225.0

实例2

1. import array
3. # 原始字符串
4. original_string = "Hello, World!"
6. # 将字符串转换为字符数组
7. # 注意：'u' 类型用于存储 Unicode 字符，但在 Python 3 中，'u' 类型已被废弃
8. # 我们应该使用 'U' 类型来存储 Unicode 字符（码点），但这通常用于宽字符集
9. # 在此示例中，我们将使用字节数组 'b' 并通过编码字符串来处理它
11. # 编码原始字符串为字节
12. encoded_string = original_string.encode('utf-8')
14. # 创建一个字节类型的array实例
15. byte_array = array.array('b', encoded_string)
17. # 打印字节数组
18. print("Byte Array:", byte_array)
20. # 查找特定字节（例如查找 'o' 字符的字节表示）
21. # 注意：这里我们查找的是 'o' 字符的 UTF-8 编码的第一个字节
22. # 在 ASCII 中，'o' 的编码是 0x6F，但在 UTF-8 编码的字符串中，我们需要找到正确的字节序列
23. # 对于简单的 ASCII 字符，UTF-8 编码与 ASCII 编码相同
24. target_byte = ord('o') # 获取 'o' 字符的 ASCII 码点值
25. target_indices = [i for i, b in enumerate(byte_array) if b == target_byte]
26. print("Indices of 'o':", target_indices)
28. # 替换所有 'o' 字符的字节表示为另一个字符（例如 'x'）
29. # 注意：直接替换可能破坏 UTF-8 编码的多字节字符序列
30. # 因此，这个例子仅适用于单字节字符（ASCII 范围内）的字符串
31. replacement_byte = ord('x') # 获取 'x' 字符的 ASCII 码点值
32. for i in target_indices:
33. byte_array[i] = replacement_byte
35. # 将修改后的字节数组转换回字符串
36. # 注意：如果替换了多字节字符的一部分，解码可能会失败
37. try:
38. modified_string = byte_array.tobytes().decode('utf-8')
39. print("Modified String:", modified_string)
40. except UnicodeDecodeError:
41. print("Decoding failed due to invalid UTF-8 sequence.")
43. # 注意：在处理包含非ASCII字符的字符串时，应该格外小心，
44. # 因为UTF-8编码可能会使用多个字节来表示一个字符。
45. # 在这种情况下，直接替换单个字节可能会破坏字符的编码。

输出结果：

Byte Array: array('b', [72, 101, 108, 108, 111, 44, 32, 87, 111, 114, 108, 100, 33])
Indices of 'o': [4, 8]
Modified String: Hellx, Wxrld!

实例3

1. import array
3. # 创建一个整数类型的array实例
4. int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
6. # 打印原始数组
7. print("Original Integer Array:", int_array)
9. # 将数组写入文件
10. with open('int_array.bin', 'wb') as f:
11. int_array.tofile(f)
13. # 打开文件以读取二进制数据
14. with open('int_array.bin', 'rb') as f:
15. # 读取整个文件到数组中
16. # 由于我们知道文件中的数据类型和大小，我们可以使用这些信息来创建数组
17. # 假设文件中的整数是32位的（即 'i' 表示整数），并且我们不知道有多少个整数
18. # 我们可以先读取文件的大小，然后除以整数的字节大小来得到整数的数量
19. file_size = f.seek(0, 2) # 移动到文件末尾以获取文件大小
20. num_ints = file_size // 4 # 假设整数是32位的（4字节）
21. f.seek(0) # 将文件指针重置回文件开头
23. # 创建一个空的array实例，用于存储读取的数据
24. read_array = array.array('i')
26. # 从文件中读取整数数据到数组中
27. read_array.fromfile(f, num_ints)
29. # 打印从文件中读取的数组
30. print("Array Read from File:", read_array)
32. # 验证两个数组是否相同
33. assert int_array == read_array
34. print("The arrays are the same.")

输出结果：

Original Integer Array: array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
Array Read from File: array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
The arrays are the same.

---

完。