python模块：array数组模块

短命女 2022-09-30 03:36 253阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62889137][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_62889137]

## 数组模块array简介 ##

在Python中，列表是一个动态的指针数组，而array模块所提供的array对象则是保存相同类型的数值的动态数组。list的内存分析参考\[[python数据类型的内存分析 ][python_] \]。

数组并不是Python中内置的标配数据结构，不过拥有array模块我们也可以在Python中使用数组结构。

python 有提供一个array模块，用于提供基本数字，字符类型的数组。用于容纳字符号，整型，浮点等基本类型。这种模块主要用于二进制上的缓冲区，流的操作。

### 数据类型 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Type code</th> 
   <th>C Type</th> 
   <th>Python Type</th> 
   <th>Minimum size in bytes</th> 
   <th>Notes</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code><span>'b'</span></code></td> 
   <td>signed char</td> 
   <td>int</td> 
   <td>1</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'B'</span></code></td> 
   <td>unsigned char</td> 
   <td>int</td> 
   <td>1</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'u'</span></code></td> 
   <td>Py_UNICODE</td> 
   <td>Unicode character</td> 
   <td>2</td> 
   <td>(1)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'h'</span></code></td> 
   <td>signed short</td> 
   <td>int</td> 
   <td>2</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'H'</span></code></td> 
   <td>unsigned short</td> 
   <td>int</td> 
   <td>2</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'i'</span></code></td> 
   <td>signed int</td> 
   <td>int</td> 
   <td>2</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'I'</span></code></td> 
   <td>unsigned int</td> 
   <td>int</td> 
   <td>2</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'l'</span></code></td> 
   <td>signed long</td> 
   <td>int</td> 
   <td>4</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'L'</span></code></td> 
   <td>unsigned long</td> 
   <td>int</td> 
   <td>4</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'q'</span></code></td> 
   <td>signed long long</td> 
   <td>int</td> 
   <td>8</td> 
   <td>(2)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'Q'</span></code></td> 
   <td>unsigned long long</td> 
   <td>int</td> 
   <td>8</td> 
   <td>(2)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'f'</span></code></td> 
   <td>float</td> 
   <td>float</td> 
   <td>4</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code><span>'d'</span></code></td> 
   <td>double</td> 
   <td>float</td> 
   <td>8</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Note: 这里只是规定了对应的最小字节，而不是真实占用的内存字节数！！！如lz使用的64位机测试的'i'对应的字节数为4而不是2（32位机才是2吧可能）！

In\[4\]: a = array.array('i')  
In\[5\]: a.\_\_sizeof\_\_()  
64  
In\[6\]: a = array.array('i', \[1\])  
In\[7\]: a.\_\_sizeof\_\_()  
68

In\[10\]: a.itemsize  
4

[皮皮blog][blog]

# array模块的使用    #

### 初始化 ###

array实例化可以提供一个参数来描述允许那种数据类型，还可以有一个初始的数据序列存储在数组中。  
数组配置为包含一个字节序列，用一个简单的字符串初始化。

class array.array(typecode\[, initializer\])

A new array whose items are restricted by typecode, and initializedfrom the optional initializer value, which must be a list, a[bytes-like object][], or iterable over elements of theappropriate type.

If given a list or string, the initializer is passed to the new array’s[fromlist()][fromlist], [frombytes()][frombytes], or [fromunicode()][fromunicode] method (see below)to add initial items to the array. Otherwise, the iterable initializer ispassed to the [extend()][extend] method.

import array  
s = 'This is the array.'  
a = array.array('c', s)  
print 'As array :', a

As array : array('c', 'This is the array.')

### 数组操作 ###

类似于其他python序列，可以采用同样方式扩展和处理array。支持的操作包括分片，迭代以及向末尾增加元素。

创建一个interger类型的数组

myarr = array(’i‘)  <——–创建数组

myarr.append(3)   <——–追加元素

取数组的值，通过下标  
num1 = myarr\[0\]   <———–第一个值

删除最后一个  
myarr.pop()  
删除第一个指定的X  
myarr.remove(x)  
指定位置，插入值  
myarr.insert(6,10)  
6表示下标，10表示要插入的值  
数组反序  
myarr.reverse()

array.count(x)

Return the number of occurrences of x in the array.  
array.itemsize  
    The length in bytes of one array item in the internal representation.  
array.index(x)  
    Return the smallest i such that i is the index of the first occurrence of x in the array.

import array  
a = array.array('i', xrange(3))  
print 'Initial :', a  
a.extend(xrange(3))  
print 'Extended:', a  
print 'slice: :', a\[2:5\]  
  
Initial : array('i', \[0, 1, 2\])  
Extended: array('i', \[0, 1, 2, 0, 1, 2\])  
slice: : array('i', \[2, 0, 1\])

### 数组和文件输入输出 ###

可以使用高效读/写文件的专用内置方法将数组的内容写入文件或从文件读取数组。  
import array  
import binascii  
import tempfile  
a = array.array('i', xrange(5))  
output = tempfile.NamedTemporaryFile()  
a.tofile(output.file)  
output.flush

with open(output.name, 'rb') as input:  
  raw\_input = input.read()  
  print 'Raw Contents:', binascii.hexlify(raw\_data)  
  input.seek(0)  
  a2 = array.array('i')  
  a2.fromfile(input, len(a))  
  print 'A2: ', a2

### 候选字节顺序 ###

如果数组中的数据没有采用固有的字节顺序，或者在发送到一个采用不同字节顺序的系统前需要交换顺序，可以在python转换整个数组而无须迭代处理每个元素。  
import array  
import binascii  
def to\_hex(a):  
  chars\_per\_item = a.itemsize \* 2  
  hex\_version = binascii.hexlify(a)  
  num\_chunks = len(hex\_version) / chars\_per\_item  
  for i in xrange(num\_chunks):  
    start = i \* chars\_per\_item  
    end = start + chars\_per\_item  
    yield hex\_version\[start:end\]  
a1 = array.array('i', xrange(5))  
a2 = array.array('i', xrange(5))  
a2.byteswap()  
fmt = '%10s %10s %10s %10s'  
print fmt % ('A1\_hex', 'A1', 'A2\_hex', 'A2')  
print fmt % (('-' \* 10,) \* 4)  
for value in zip(to\_hex(a1), a1, to\_hex(a2), a2):  
  print fmt % value  
byteswap()会交换C数组中元素的字节顺序，比在python中循环处理数据高效的多。  
  A1\_hex     A1   A2\_hex     A2  
\---------- ---------- ---------- ----------  
 00000000     0  00000000     0  
 01000000     1  00000001  16777216  
 02000000     2  00000002  33554432  
 03000000     3  00000003  50331648  
 04000000     4  00000004  67108864

from: [http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62889137][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_62889137]

ref: \[[`array` — Efficient arrays of numeric values][array_ _ Efficient arrays of numeric values]\]

[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_62889137]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62889137
[python_]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23624041
[blog]: http://blog.csdn.net/pipisorry
[bytes-like object]: https://docs.python.org/3/glossary.html#term-bytes-like-object
[fromlist]: https://docs.python.org/3/library/array.html#array.array.fromlist
[frombytes]: https://docs.python.org/3/library/array.html#array.array.frombytes
[fromunicode]: https://docs.python.org/3/library/array.html#array.array.fromunicode
[extend]: https://docs.python.org/3/library/array.html#array.array.extend
[array_ _ Efficient arrays of numeric values]: https://docs.python.org/3/library/array.html#module-array