array
--- 高效的數(shù)值數(shù)組?
此模塊定義了一種對象類型,可以緊湊地表示基本類型值的數(shù)組:字符、整數(shù)、浮點數(shù)等。 數(shù)組屬于序列類型,其行為與列表非常相似,不同之處在于其中存儲的對象類型是受限的。 類型在對象創(chuàng)建時使用單個字符的 類型碼 來指定。 已定義的類型碼如下:
類型碼 |
C 類型 |
Python 類型 |
以字節(jié)表示的最小尺寸 |
備注 |
---|---|---|---|---|
|
signed char |
int |
1 |
|
|
unsigned char |
int |
1 |
|
|
wchar_t |
Unicode 字符 |
2 |
(1) |
|
signed short |
int |
2 |
|
|
unsigned short |
int |
2 |
|
|
signed int |
int |
2 |
|
|
unsigned int |
int |
2 |
|
|
signed long |
int |
4 |
|
|
unsigned long |
int |
4 |
|
|
signed long long |
int |
8 |
|
|
unsigned long long |
int |
8 |
|
|
float |
float |
4 |
|
|
double |
float |
8 |
注釋:
由于平臺的不同它可能為 16 位或 32 位。
在 3.9 版更改:
array('u')
現(xiàn)在使用wchar_t
作為 C 類型而不再是已棄用的Py_UNICODE
。 這個改變不會影響其行為,因為Py_UNICODE
自 Python 3.3 起就是wchar_t
的別名。Deprecated since version 3.3, will be removed in version 4.0.
值的實際表示會由機器的架構(gòu)決定(嚴格地說是由 C 實現(xiàn)決定)。 實際大小可通過 itemsize
屬性來獲取。
這個模塊定義了以下類型:
- class array.array(typecode[, initializer])?
一個包含由 typecode 限制類型的條目的新數(shù)組,并由可選的 initializer 值進行初始化,該值必須為一個列表、bytes-like object 或包含正確類型元素的可迭代對象。
如果給定一個列表或字符串,該 initializer 會被傳給新數(shù)組的
fromlist()
,frombytes()
或fromunicode()
方法(見下文)以將初始條目添加到數(shù)組中。 否則會將可迭代對象作為 initializer 傳給extend()
方法。引發(fā)一個 審計事件
array.__new__
附帶參數(shù)typecode
,initializer
。
- array.typecodes?
一個包含所有可用類型碼的字符串。
數(shù)組對象支持普通的序列操作如索引、切片、拼接和重復等。 當使用切片賦值時,所賦的值必須為具有相同類型碼的數(shù)組對象;所有其他情況都將引發(fā) TypeError
。 數(shù)組對象也實現(xiàn)了緩沖區(qū)接口,可以用于所有支持 字節(jié)類對象 的場合。
以下數(shù)據(jù)項和方法也受到支持:
- array.typecode?
用于創(chuàng)建數(shù)組的類型碼字符。
- array.itemsize?
在內(nèi)部表示中一個數(shù)組項的字節(jié)長度。
- array.append(x)?
添加一個值為 x 的新項到數(shù)組末尾。
- array.buffer_info()?
返回一個元組
(address, length)
以給出用于存放數(shù)組內(nèi)容的緩沖區(qū)元素的當前內(nèi)存地址和長度。 以字節(jié)表示的內(nèi)存緩沖區(qū)大小可通過array.buffer_info()[1] * array.itemsize
來計算。 這在使用需要內(nèi)存地址的低層級(因此不夠安全) I/O 接口時會很有用,例如某些ioctl()
操作。 只要數(shù)組存在并且沒有應用改變長度的操作,返回數(shù)值就是有效的。備注
當在 C 或 C++ 編寫的代碼中使用數(shù)組對象時(這是有效使用此類信息的唯一方式),使用數(shù)組對象所支持的緩沖區(qū)接口更為適宜。 此方法僅保留用作向下兼容,應避免在新代碼中使用。 緩沖區(qū)接口的文檔參見 緩沖協(xié)議。
- array.byteswap()?
“字節(jié)對調(diào)”所有數(shù)組項。 此方法只支持大小為 1, 2, 4 或 8 字節(jié)的值;對于其他值類型將引發(fā)
RuntimeError
。 它適用于從不同字節(jié)序機器所生成的文件中讀取數(shù)據(jù)的情況。
- array.count(x)?
返回 x 在數(shù)組中的出現(xiàn)次數(shù)。
- array.extend(iterable)?
將來自 iterable 的項添加到數(shù)組末尾。 如果 iterable 是另一個數(shù)組,它必須具有 完全 相同的類型碼;否則將引發(fā)
TypeError
。 如果 iterable 不是一個數(shù)組,則它必須為可迭代對象并且其元素必須為可添加到數(shù)組的適當類型。
- array.frombytes(s)?
添加來自字符串的項,將字符串解讀為機器值的數(shù)組(相當于使用
fromfile()
方法從文件中讀取數(shù)據(jù))。3.2 新版功能:
fromstring()
重命名為frombytes()
以使其含義更清晰。
- array.fromfile(f, n)?
從 file object f 中讀取 n 項并將它們添加到數(shù)組末尾。 如果可用數(shù)據(jù)少于 n 項,則會引發(fā)
EOFError
,但可用的項仍然會被插入數(shù)組。
- array.fromlist(list)?
添加來自 list 的項。 這等價于
for x in list: a.append(x)
,區(qū)別在于如果發(fā)生類型錯誤,數(shù)組將不會被改變。
- array.fromunicode(s)?
使用來自給定 Unicode 字符串的數(shù)組擴展數(shù)組。 數(shù)組必須是類型為
'u'
的數(shù)組;否則將引發(fā)ValueError
。 請使用array.frombytes(unicodestring.encode(enc))
來將 Unicode 數(shù)據(jù)添加到其他類型的數(shù)組。
- array.index(x[, start[, stop]])?
返回最小的 i 使得 i 為數(shù)組中首次出現(xiàn)的 x 的索引號。 指定可選參數(shù) start 和 stop 以便在數(shù)組的一個子部分內(nèi)部搜索 x。 如果未找到 x 則會引發(fā)
ValueError
。在 3.10 版更改: 添加了可選的 start 和 stop 形參。
- array.insert(i, x)?
將值 x 作為新項插入數(shù)組的 i 位置之前。 負值將被視為相對于數(shù)組末尾的位置。
- array.pop([i])?
從數(shù)組中移除序號為 i 的項并將其返回。 可選參數(shù)值默認為
-1
,因此默認將移除并返回末尾項。
- array.remove(x)?
從數(shù)組中移除首次出現(xiàn)的 x。
- array.reverse()?
反轉(zhuǎn)數(shù)組中各項的順序。
- array.tobytes()?
將數(shù)組轉(zhuǎn)換為一個機器值數(shù)組并返回其字節(jié)表示(即相當與通過
tofile()
方法寫入到文件的字節(jié)序列。)3.2 新版功能:
tostring()
被重命名為tobytes()
以使其含義更清晰。
- array.tofile(f)?
將所有項(作為機器值)寫入到 file object f。
- array.tolist()?
將數(shù)組轉(zhuǎn)換為包含相同項的普通列表。
- array.tounicode()?
將數(shù)組轉(zhuǎn)換為一個 Unicode 字符串。 數(shù)組必須是類型為
'u'
的數(shù)組;否則將引發(fā)ValueError
。 請使用array.tobytes().decode(enc)
來從其他類型的數(shù)組生成 Unicode 字符串。
當一個數(shù)組對象被打印或轉(zhuǎn)換為字符串時,它會表示為 array(typecode, initializer)
。 如果數(shù)組為空則 initializer 會被省略,否則如果 typecode 為 'u'
則它是一個字符串,否則它是一個數(shù)字列表。 使用 eval()
保證能將字符串轉(zhuǎn)換回具有相同類型和值的數(shù)組,只要 array
類已通過 from array import array
被引入。 例如:
array('l')
array('u', 'hello \u2641')
array('l', [1, 2, 3, 4, 5])
array('d', [1.0, 2.0, 3.14])