Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Senarai lwn Tatasusunan dalam Python: Bilakah Anda Harus Memilih Setiap Satu?

Senarai lwn Tatasusunan dalam Python: Bilakah Anda Harus Memilih Setiap Satu?

Susan Sarandon
Susan Sarandonasal
2024-11-03 21:14:031011semak imbas

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

Memilih Antara Senarai dan Tatasusunan dalam Python

Dalam Python, tatasusunan 1D boleh dilaksanakan sama ada sebagai senarai atau tatasusunan, dengan yang kedua disediakan oleh modul 'array'. Walaupun senarai sering digunakan untuk fleksibiliti dan kemudahan manipulasi, terdapat keadaan tertentu di mana tatasusunan mungkin lebih sesuai.

Prestasi dan Pengoptimuman Memori

Kelebihan utama tatasusunan ialah prestasi dan kecekapan ingatan mereka. Senarai, yang sangat fleksibel dan heterogen, memerlukan lebih banyak memori dan overhed berbanding tatasusunan. Setiap item dalam senarai memerlukan penciptaan objek Python, walaupun untuk jenis data mudah yang boleh diwakili dengan lebih cekap menggunakan jenis C.

Array, sebaliknya, adalah pembalut nipis di sekeliling tatasusunan C, membolehkannya untuk memegang jenis data homogen dan mengurangkan penggunaan memori dengan ketara. Ini amat berfaedah apabila data besar atau intensif pengiraan terlibat.

Kes Penggunaan

Tatasusunan berguna terutamanya apabila:

  1. Mengantaramuka dengan Tatasusunan C: Tatasusunan menyediakan cara yang mudah untuk mendedahkan tatasusunan C kepada sambungan Python atau panggilan sistem (cth., ioctl atau fctnl).
  2. Rentetan Boleh Berubah (Python 2.x): Tatasusunan (khususnya tatasusunan('B', bait)) menawarkan perwakilan boleh ubah untuk rentetan dalam Python 2.x. Walau bagaimanapun, ini telah digantikan oleh bytearrays dalam Python 2.6 dan 3.x.
  3. Mewakili Data Homogen: Tatasusunan sesuai untuk menyimpan dan memanipulasi data berangka homogen, seperti nilai titik terapung. Ini memberikan prestasi yang lebih baik daripada senarai untuk operasi berangka.

Alternatif untuk Matematik Berangka:

Jika tujuan utama ialah pengiraan berangka pada tatasusunan homogen, NumPy disyorkan . NumPy menyediakan set alatan yang berkuasa untuk operasi tervektor pada tatasusunan berbilang dimensi yang kompleks, menawarkan prestasi dan fleksibiliti yang unggul berbanding tatasusunan.

Kesimpulan

Ringkasnya, tatasusunan ialah berguna secara khusus apabila bekerja dengan data homogen dalam situasi selain daripada matematik berangka. Penggunaan memori yang cekap dan antara muka dengan tatasusunan C menjadikannya alat yang berharga untuk antara muka dengan perpustakaan luaran atau mengoptimumkan prestasi apabila berurusan dengan set data yang besar.

Atas ialah kandungan terperinci Senarai lwn Tatasusunan dalam Python: Bilakah Anda Harus Memilih Setiap Satu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn