Python-Listen vs. Arrays: Wann sollten Sie sie verwenden?

Vergleich von Python-Listen und Arrays für 1D-Daten

Bei der Arbeit mit 1D-Daten in Python können Sie die Verwendung von Listen oder Arrays aus dem in Betracht ziehen 'Array'-Modul. Wenn Sie die Unterschiede zwischen diesen beiden Optionen verstehen, können Sie die für Ihre spezifische Anwendung am besten geeignete Option auswählen.

Python-Listen bieten große Flexibilität und können verschiedene Datentypen berücksichtigen. Sie unterstützen außerdem effiziente Anhängevorgänge und ermöglichen so eine schnelle Erweiterung der Liste. Diese Flexibilität hat jedoch ihren Preis: Listen benötigen mehr Speicher als C-Arrays.

Im Gegensatz dazu bieten Arrays im Modul „array“ einen dünnen Wrapper gegenüber C-Arrays. Sie können nur homogene Daten speichern und benötigen daher deutlich weniger Speicher. Diese Kompaktheit macht sie ideal für Situationen, in denen Sie ein C-Array einer Erweiterung oder einem Systemaufruf zugänglich machen müssen.

Arrays dienen auch als praktische Methode zur Darstellung veränderlicher Zeichenfolgen in Python 2.x mithilfe von array('B' , Bytes). Allerdings bieten Python 2.6 und 3.x eine vielseitigere Alternative namens bytearray.

Es ist erwähnenswert, dass NumPy überlegene Fähigkeiten für die Durchführung mathematischer Operationen an homogenen Arrays numerischer Daten bietet. Es kann komplexe mehrdimensionale Array-Operationen automatisch vektorisieren, wodurch es für solche Aufgaben besser geeignet ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich Listen zwar durch Flexibilität und Anhängeeffizienz auszeichnen, Arrays aus dem Modul „Array“ jedoch eine kompakte Darstellung für Homogenität bieten C-Arrays dienen einem bestimmten Zweck bei der Interaktion mit externem Code. NumPy bleibt die bevorzugte Wahl für mathematische Operationen an homogenen numerischen Daten.

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