Якщо ви створюєте 1d масив, ви можете реалізувати його як список, або ж використовувати модуль 'масив' у стандартній бібліотеці. Я завжди використовував списки для 1d масивів.
Яка причина чи обставина, коли я хотів би замість цього використовувати модуль масиву?
Це для оптимізації продуктивності та пам’яті чи я пропускаю щось очевидне?
Відповіді:
По суті, списки Python дуже гнучкі і можуть містити абсолютно неоднорідні, довільні дані, і їх можна додавати дуже ефективно, за амортизованим постійним часом . Якщо вам потрібно скоротити та розробити свій список вчасно та без зайвих клопотів, це шлях. Але вони використовують набагато більше простору , ніж масиви C .
З array.arrayіншого боку, тип - це лише тонка обгортка на масивах C. Він може вміщувати лише однорідні дані, всі одного типу, і тому він використовує лише sizeof(one object) * lengthбайти пам'яті. Здебільшого, ви повинні використовувати його, коли вам потрібно піднести масив C до розширення або системного виклику (наприклад, ioctlабо fctnl).
array.arrayце також розумний спосіб представити змінну рядок в Python 2.x ( array('B', bytes)). Однак Python 2.6+ та 3.x пропонує змінений рядок байтів як bytearray.
Однак якщо ви хочете займатися математикою на однорідному масиві числових даних, то вам набагато краще використовувати NumPy, який може автоматично векторизувати операції над складними багатовимірними масивами.
Щоб зробити короткий короткийarray.array опис : корисно, коли вам потрібен однорідний масив C з інших причин, ніж математика .
sizeof(element)× (кількість елементів) байтів, а також невеликий фіксований заголовок для накладних витрат. Однак у ndarray є кілька вдосконалених варіантів роботи з неспорідненими та розрідженими масивами, і я думаю, що деякі підключаються стратегії розподілу пам’яті для великих масивів… деякі з цих додаткових функцій зроблять її користувачем менше пам’яті, а інші покращать продуктивність, використовуючи більше пам'ять.
Майже для всіх випадків нормальний список - це правильний вибір. Модуль масивів більше схожий на тонку обгортку над масивами С, яка дає вам набір сильно набраних контейнерів (див. Документи ), з доступом до таких типів типу C, як короткі чи подвійні підписи / неподписані, які не є частиною вбудованої -в типах. Я б сказав, що використовуйте модуль масивів, тільки якщо він вам справді потрібен, у всіх інших випадках дотримуйтесь списків.
arrayв не призначений для виконання математика . Якщо ви спробуєте NumPy's ndarrayдля підбиття масиву з 10 ^ 8 чисел, він повністю вибухне list. @tzot має правильне уявлення про те, чому вбудований у arrayматематику повільний.
Модуль масиву - це одна з тих речей, у яких, мабуть, не виникає необхідності, якщо ви не знаєте, чому б ви його використовували (і врахуйте, що я не намагаюся сказати це поблажливо!) . Більшу частину часу модуль масиву використовується для взаємодії з кодом С. Щоб дати вам більш пряму відповідь на запитання щодо продуктивності:
Масиви ефективніші, ніж списки для деяких застосувань. Якщо вам потрібно виділити масив, який ви ЗНАЄте, він не зміниться, то масиви можуть бути швидшими та використовувати менше пам'яті. GvR має анекдот оптимізації, в якому модуль масиву виходить переможцем (довго читати, але варто).
З іншого боку, частина причини, по якій списки споживають більше пам’яті, ніж масиви, полягає в тому, що python виділить кілька додаткових елементів, коли всі виділені елементи звикнуть. Це означає, що додавання елементів до списків відбувається швидше. Тож якщо ви плануєте додавати елементи, шлях - це список.
TL; DR Я б використовував масив тільки в тому випадку, якщо у вас виникли виняткові потреби в оптимізації або вам потрібно взаємодіяти з кодом C (і не можете використовувати pyrex ).
Це торгівля!
плюси кожного:
Я розумію, що масиви зберігаються ефективніше (тобто як суміжні блоки пам'яті проти покажчиків на об’єкти Python), але я не знаю жодної користі від продуктивності. Крім того, з масивами ви повинні зберігати примітиви одного типу, тоді як списки можуть зберігати все, що завгодно.
Стандартні масиви бібліотеки корисні для двійкових вводу / виводу, таких як переклад списку входів у рядок для запису, скажімо, у хвильовий файл. Це говорило, як багато хто вже відзначав, якщо ви збираєтеся робити якусь реальну роботу, то вам слід розглянути можливість використання NumPy.
Якщо ви збираєтесь використовувати масиви, розгляньте пакети numpy або scipy, які дають вам масиви з набагато більшою гнучкістю.
Масив можна використовувати лише для конкретних типів, тоді як списки можуть використовуватися для будь-якого об'єкта.
Масиви можуть також містити лише дані одного типу, тоді як у списку можуть бути записи різних типів об'єктів.
Масиви також ефективніші для деяких чисельних обчислень.
Ця відповідь підсумовує майже всі запити щодо використання списку та масиву:
Основна відмінність цих двох типів даних - це операції, які ви можете виконувати над ними. Наприклад, ви можете розділити масив на 3, і він розділить кожен елемент масиву на 3. Те ж не можна зробити зі списком.
Список є частиною синтаксису python, тому його не потрібно декларувати, тоді як вам потрібно оголосити масив перед його використанням.
Ви можете зберігати значення різних типів даних у списку (неоднорідних), тоді як у масиві ви можете зберігати значення лише одного типу даних (однорідних).
Масиви, багаті функціональними можливостями і швидкодіючі, широко використовуються для арифметичних операцій та для зберігання великої кількості даних - порівняно зі списком.
Масиви займають менше пам'яті порівняно зі списками.