对于一维数组，什么时候应该选择'array.array”而不是 Python 列表？

何时使用 array.array 而不是一维数组的 Python 列表

Python 列表提供了多功能性，允许异构数据存储和高效附加。然而，它们的空间消耗可能很大，特别是对于可以使用 C 类型表示的小数据类型。

在以下情况下使用 array.array 模块：

• 内存优化至关重要： Array.array 根据其数据类型的大小分配内存，与列表相比，显着减少空间使用。
• 需要同质数据：该模块旨在存储单一类型的数据，从而节省内存。
• 将 C 数组暴露给外部工具： Array.array 与 C 数组无缝集成，方便与扩展或系统连接

列表相对于 array.array 的优点：

• 异构数据支持：列表接受不同类型的数据，提供灵活性。
• 高效附加：列表允许在摊余常数时间内高效附加。

对于同构数值数组的数学运算，请考虑使用 NumPy，如它提供向量化操作并可以优化内存使用。

总之，array.array 提供内存优化和同构数据存储，而列表提供灵活性和高效附加。根据您的具体性能和数据需求选择合适的数据结构。

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