Wann sollten Sie „array.array' gegenüber Python-Listen für 1D-Arrays wählen?

Wann man array.array anstelle von Python-Listen für 1D-Arrays verwendet?

Python-Listen bieten Vielseitigkeit und ermöglichen eine heterogene Datenspeicherung und effizientes Anhängen . Ihr Speicherplatzverbrauch kann jedoch erheblich sein, insbesondere bei kleinen Datentypen, die mit C-Typen dargestellt werden könnten.

Verwenden Sie das Modul array.array, wenn:

• Speicheroptimierung ist entscheidend:Array.array weist Speicher entsprechend der Größe seines Datentyps zu und minimiert so den Speicherplatzverbrauch im Vergleich zu Listen erheblich.
• Homogene Daten sind erforderlich: Dieses Modul dient zum Speichern von Daten eines einzelnen Typs und ermöglicht so Speichereinsparungen.
• C-Arrays externen Tools zugänglich machen: Array.array lässt sich nahtlos in C-Arrays integrieren und erleichtert so die Anbindung an Erweiterungen oder Systeme Aufrufe.

Vorteile von Listen gegenüber array.array:

• Unterstützung heterogener Daten: Listen akzeptieren Daten unterschiedlicher Art , was Flexibilität bietet.
• Effizientes Anhängen: Listen ermöglichen ein effizientes Anhängen in amortisierter konstanter Zeit.

Für mathematische Operationen auf homogenen numerischen Arrays sollten Sie NumPy verwenden, as Es bietet vektorisierte Operationen und kann die Speichernutzung optimieren.

Zusammenfassend bietet array.array Speicheroptimierung und homogene Datenspeicherung, während Listen Flexibilität und effizientes Anhängen bieten. Wählen Sie die geeignete Datenstruktur basierend auf Ihren spezifischen Leistungs- und Datenanforderungen.

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