Python リストの実装が公開されました
リンクされたリストですか、それとも配列ですか?
Python のリスト操作の領域では、基礎となる実装は多くの人にとって謎のままです。憶測はたくさんありますが、具体的な答えは好奇心をそそられません。この謎を明らかにするために、C コードを詳しく調べて、Python のリスト構造の本質を明らかにします。
ポインターのベクトル
推測に反して、リンク リストと同様に、Python のリストは配列のような構造に基づいて構築されます。 listobject.h ヘッダーを調べると、リストの中核となる定義、つまり PyListObject と呼ばれる型が明らかになります。この構造は 3 つの必須要素で構成されます。
- ob_size: 現在使用されている要素の数。
- ob_item: Python オブジェクトの配列リストを表すポインターitems.
- allocated: 配列の最大容量。
動的割り当てと過剰割り当て
配列ob_item は、C の配列と同様に、リスト要素への直接アクセスを提供します。ただし、Python は次の戦略を採用しています。効率を最適化するための過剰割り当て。 ob_item 配列が容量いっぱいになると、より大きな新しい配列が割り当てられます。新しい容量は次の式を使用して計算されます。
new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize <p>ここで、newsize は要求されたサイズです。この式により、過度の割り当てオーバーヘッドを回避しながら、今後の挿入に十分なスペースが確保されます。</p><p><strong>結論</strong></p><p>Python のリスト インターフェイスの背後には、ベクトルベースの実装があります。各リスト項目はオブジェクトへのポインターによって表され、ベクトル自体はパフォーマンスを向上させるために動的に割り当てられたり、過剰に割り当てられたりします。このアプローチは、効率的なストレージと柔軟な拡張のバランスをとり、Python の必須リスト データ構造のシームレスな操作を可能にします。</p>
以上がPython のリストはリンクされたリストとして実装されていますか? それとも配列として実装されていますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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