>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2024-03-29 16:20:49
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-18-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
1.2. 序列构成的数组¶
你可能注意到了，之前提到的几个操作可以无差别地应用于文本、列表和表格上。我们把文本、列表和表格叫作数据火车……FOR 命令通常能作用于数据火车上。——Geurts、Meertens 和 PembertonABC Programmer’s Handbook
容器序列
list、tuple和collections.deque这些序列能存放不同类型的数据。扁平序列
str、bytes、bytearray、memoryview和array.array，这类序列只能容纳一种类型。
容器序列存放的是它们所包含的任意类型的对象的引用，而扁平序列里存放的是值而不是引用。换句话说，扁平序列其实是一段连续的内存空间。由此可见扁平序列其实更加紧凑，但是它里面只能存放诸如字符、字节和数值这种基础类型。
list、bytearray、array.array、collections.deque
和 memoryview。 * 不可变序列tuple、str 和 bytes>>> # 列表推导式和生成器表达式
>>> symbols = "列表推导式"
>>> [ord(symbol) for symbol in symbols]
>>> (ord(symbol) for symbol in symbols)
<generator object <genexpr> at 0x7f4ab8529620>
>>> # 因为 pack/unpack 的存在，元组中的元素会凸显出它们的位置信息
>>> first, *others, last = (1, 2, 3, 4, 5)
>>> print(first, others, last)
>>> # 当然后面很多可迭代对象都支持 unpack 了…
1 [2, 3, 4] 5
>>> # namedtuple
>>> from collections import namedtuple
>>>
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> print(p, p.x, p.y)
>>> # _asdict() 会返回 OrderedDict
>>> print(p._asdict())
Point(x=1, y=2) 1 2
{'x': 1, 'y': 2}
>>> # 为什么切片(slice)不返回最后一个元素
>>> a = list(range(6))
>>> # 使用同一个数即可将列表进行分割
>>> print(a[:2], a[2:])
[0, 1] [2, 3, 4, 5]
>>> # Ellipsis
>>> def test(first, xxx, last):
>>> print(xxx)
>>> print(type(xxx))
>>> print(xxx == ...)
>>> print(xxx is ...)
>>> return first, last
>>>
>>> # ... 跟 None 一样，有点神奇
>>> print(test(1, ..., 2))
Ellipsis
<class 'ellipsis'>
True
True
(1, 2)
1.2.1. bisect 二分查找¶
>>> import bisect
>>> def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA'):
>>> i = bisect.bisect(breakpoints, score)
>>> return grades[i]
>>>
>>> print([grade(score) for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]])
>>>
>>> a = list(range(0, 100, 10))
>>> # 插入并保持有序
>>> bisect.insort(a, 55)
>>> print(a)
['F', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A', 'A']
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 55, 60, 70, 80, 90]
1.2.2. Array¶
虽然列表既灵活又简单，但面对各类需求时，我们可能会有更好的选择。比如，要存放 1000 万个浮点数的话，数组（array）的效率要高得多，因为数组在背后存的并不是 float 对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点就跟 C 语言中的数组一样。再比如说，如果需要频繁对序列做先进先出的操作，deque（双端队列）的速度应该会更快。
array.tofile 和 fromfile
可以将数组以二进制格式写入文件，速度要比写入文本文件快很多，文件的体积也小。
另外一个快速序列化数字类型的方法是使用 pickle（https://docs.python.org/3/library/pickle.html）模块。pickle.dump 处理浮点数组的速度几乎跟array.tofile 一样快。不过前者可以处理几乎所有的内置数字类型，包含复数、嵌套集合，甚至用户自定义的类。前提是这些类没有什么特别复杂的实现。
array 具有 type code 来表示数组类型：具体可见 array
文档.
1.2.3. memoryview¶
memoryview.cast 的概念跟数组模块类似，能用不同的方式读写同一块内存数据，而且内容字节不会随意移动。
>>> import array
>>>
>>> arr = array.array('h', [1, 2, 3])
>>> memv_arr = memoryview(arr)
>>> # 把 signed short 的内存使用 char 来呈现
>>> memv_char = memv_arr.cast('B')
>>> print('Short', memv_arr.tolist())
>>> print('Char', memv_char.tolist())
>>> memv_char[1] = 2 # 更改 array 第一个数的高位字节
>>> # 0x1000000001
>>> print(memv_arr.tolist(), arr)
>>> print('-' * 10)
>>> bytestr = b'123'
>>> # bytes 是不允许更改的
>>> try:
>>> bytestr[1] = '3'
>>> except TypeError as e:
>>> print(repr(e))
>>> memv_byte = memoryview(bytestr)
>>> print('Memv_byte', memv_byte.tolist())
>>> # 同样这块内存也是只读的
>>> try:
>>> memv_byte[1] = 1
>>> except TypeError as e:
>>> print(repr(e))
Short [1, 2, 3]
Char [1, 0, 2, 0, 3, 0]
[513, 2, 3] array('h', [513, 2, 3])
----------
TypeError("'bytes' object does not support item assignment")
Memv_byte [49, 50, 51]
TypeError('cannot modify read-only memory')
1.2.4. Deque¶
collections.deque 是比 list
效率更高，且线程安全的双向队列实现。
除了 collections 以外，以下 Python 标准库也有对队列的实现： * queue.Queue (可用于线程间通信) * multiprocessing.Queue (可用于进程间通信) * asyncio.Queue * heapq