Listen vs. Arrays in Python: Wann sollten Sie sich für beide entscheiden?

Wahl zwischen Listen und Arrays in Python

In Python können 1D-Arrays entweder als Listen oder Arrays implementiert werden, wobei letztere von bereitgestellt werden das Modul „Array“. Während Listen häufig wegen ihrer Flexibilität und einfachen Handhabung verwendet werden, gibt es bestimmte Umstände, unter denen Arrays möglicherweise besser geeignet sind.

Leistungs- und Speicheroptimierung

Der Hauptvorteil von Arrays ist ihre Leistung und Speichereffizienz. Da Listen sehr flexibel und heterogen sind, benötigen sie im Vergleich zu Arrays mehr Speicher und Overhead. Für jedes Element in einer Liste muss ein Python-Objekt erstellt werden, selbst für einfache Datentypen, die mithilfe von C-Typen effizienter dargestellt werden könnten.

Arrays hingegen sind dünne Wrapper um C-Arrays, die diese ermöglichen um homogene Datentypen zu speichern und den Speicherverbrauch deutlich zu reduzieren. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn große oder rechenintensive Daten beteiligt sind.

Anwendungsfälle

Arrays sind vor allem dann nützlich, wenn:

1. Schnittstelle mit C-Arrays:Arrays bieten eine praktische Möglichkeit, C-Arrays Python-Erweiterungen oder Systemaufrufen (z. B. ioctl oder fctnl) zugänglich zu machen.
2. Veränderliche Strings (Python 2.x): Arrays (insbesondere array('B', bytes)) bieten eine veränderbare Darstellung für Strings in Python 2.x. Dies wurde jedoch in Python 2.6 und 3.x durch Bytearrays ersetzt.
3. Darstellung homogener Daten:Arrays eignen sich zum Speichern und Bearbeiten homogener numerischer Daten, wie z. B. Gleitkommawerte. Dies bietet eine bessere Leistung als Listen für numerische Operationen.

Alternative für numerische Mathematik:

Wenn der Hauptzweck numerische Berechnungen auf homogenen Arrays ist, wird NumPy empfohlen . NumPy bietet eine leistungsstarke Suite von Tools für vektorisierte Operationen an komplexen mehrdimensionalen Arrays und bietet im Vergleich zu Arrays eine überlegene Leistung und Flexibilität.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Arrays Besonders nützlich, wenn mit homogenen Daten in anderen Situationen als der numerischen Mathematik gearbeitet wird. Ihre effiziente Speichernutzung und die Schnittstelle zu C-Arrays machen sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Anbindung externer Bibliotheken oder die Optimierung der Leistung beim Umgang mit großen Datenmengen.

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