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Listes et tableaux en Python : quand devriez-vous utiliser chacun d'entre eux ?

Susan Sarandon
Susan Sarandonoriginal
2024-11-02 01:21:31863parcourir

Lists vs. Arrays in Python: When Should You Use Each One?

Quand utiliser des listes Python ou des tableaux ?

Lors de la création d'un tableau unidimensionnel (1D) en Python, vous avez deux options : en utilisant une liste ou en employant le module 'array' de la bibliothèque standard. Cet article explique les principales différences entre ces deux approches et fournit des conseils sur le moment d'utiliser chacune d'elles.

Listes : flexibilité et commodité

Les listes sont des données incroyablement flexibles et polyvalentes. structures en Python. Ils peuvent stocker des données hétérogènes, ce qui signifie qu’ils peuvent contenir des éléments de différents types et y être ajoutés efficacement. Cette flexibilité rend les listes idéales pour les scénarios dans lesquels vous devez manipuler des données de divers types ou agrandir/réduire votre tableau de manière transparente.

Cependant, cette flexibilité a un coût. Les listes consomment beaucoup plus de mémoire que les tableaux C car chaque élément nécessite un objet Python individuel, même pour les types de données simples comme les flottants ou les entiers.

Tableaux : efficacité et compacité

Le module 'array' fournit un mince wrapper sur les tableaux C. Contrairement aux listes, les tableaux ne peuvent contenir que des données homogènes, mais cette restriction leur permet d'être beaucoup plus compacts et efficaces. Ils nécessitent uniquement la taille d'un objet multipliée par la longueur du tableau en octets.

Les tableaux sont particulièrement utiles lorsque vous devez exposer un tableau C à une extension ou à un appel système ou lors de la création de chaînes mutables dans Python 2.x. . Cependant, il est important de noter que les tableaux ne sont pas optimisés pour les opérations mathématiques sur des données numériques. Pour ces tâches, NumPy est un bien meilleur choix.

Résumé

En résumé, utilisez des listes lorsque vous avez besoin d'une structure de données flexible et facile à utiliser qui peut s'adapter aux données hétérogènes et à l'ajout efficace. Utilisez des tableaux lorsque vous avez besoin de l'efficacité et de l'empreinte mémoire compacte des tableaux C, en particulier pour les scénarios qui n'impliquent pas de calculs numériques.

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