Модуль array в Python: работа с массивами

• 20.08.2023
• 1132
• Встроенные модули

Массивы — это структуры данных, которые позволяют хранить коллекции элементов одного и того же типа в памяти.

На первый взгляд, они очень похожи на списки в Python. Однако ключевое различие заключается в том, что массивы более ограничены по типам данных, которые они могут содержать. Так, например, вы не можете иметь массив, в котором одновременно хранятся и числа, и строки.

Списки в Python гибки и могут содержать элементы различных типов, что делает их идеальным инструментом для многих задач. Но эта гибкость приходит с определенной ценой в плане эффективности использования памяти и скорости доступа к данным.

Модуль array в Python предоставляет возможность создавать массивы различных примитивных типов данных, таких как целые числа, вещественные числа и другие. Поскольку массивы в этом модуле хранят элементы одного типа, они обычно используют память более эффективно, чем списки, и предоставляют быстрый доступ к своим элементам.

Основное назначение модуля array — предоставление эффективного механизма для хранения базовых данных, таких как бинарные данные или большие массивы чисел, когда стандартные списки не являются наилучшим выбором из-за требований к производительности или памяти.

Основы создания и использования массивов

Типовые коды типа (typecode)
В модуле array элементы массива должны быть одного и того же типа. Чтобы определить этот тип, при создании массива используется аргумент typecode. Вот некоторые из наиболее часто используемых typecode:

• 'b' - знаковый байт
• 'B' - беззнаковый байт
• 'i' - знаковое целое
• 'I' - беззнаковое целое
• 'f' - вещественное число с плавающей запятой
• 'd' - вещественное число двойной точности

Создание массива с помощью функции array.array()
Для создания массива используется функция array() из модуля array. Эта функция принимает два аргумента: typecode (определенный выше) и начальное значение (необязательный).

Пример:

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)  # array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

Примеры инициализации массивов разных типов

• Знаковый байт

import array

arr_signed_byte = array.array('b', [10, -20, 30, -40])
print(arr_signed_byte)  # array('b', [10, -20, 30, -40])

• Беззнаковый байт

import array

arr_unsigned_byte = array.array('B', [10, 20, 30, 40])
print(arr_unsigned_byte)  # array('B', [10, 20, 30, 40])

• Вещественное число

import array

arr_float = array.array('f', [1.5, 2.5, 3.5])
print(arr_float)  # array('f', [1.5, 2.5, 3.5])

• Вещественное число двойной точности

import array

arr_double = array.array('d', [1.5, 2.5, 3.5])
print(arr_double)  # array('d', [1.5, 2.5, 3.5])

Операции с массивами

Массивы, созданные с помощью модуля array, поддерживают различные операции, подобные тем, которые применимы к стандартным спискам в Python. Однако стоит помнить, что все элементы массива должны соответствовать заданному при создании typecode.

Добавление элементов

• append() - Метод используется для добавления одного элемента в конец массива.

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3])
arr.append(4)
print(arr)  # array('i', [1, 2, 3, 4])

• extend() - Метод позволяет добавлять последовательность элементов (например, другой массив или список) в конец массива.

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4])
arr.extend([5, 6, 7])
print(arr)  # array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

Удаление элементов

• pop() - Метод удаляет элемент по указанному индексу и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент.

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
element = arr.pop(2)
print(element)  # 3
print(arr)  # array('i', [1, 2, 4, 5, 6, 7])

• remove() - Метод удаляет первое вхождение указанного элемента. Если такого элемента нет, генерируется ValueError.

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 4, 5, 6, 7])
arr.remove(4)
print(arr)  # array('i', [1, 2, 5, 6, 7])

Присваивание по индексу

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 5, 6, 7])
arr[1] = 10
print(arr)  # array('i', [1, 10, 5, 6, 7])

Поиск элементов

• index() - Метод возвращает индекс первого вхождения указанного элемента.

import array

arr = array.array('i', [1, 10, 5, 6, 7])
idx = arr.index(5)
print(idx)  # 2

Подсчет элементов

• count() - Метод возвращает количество вхождений указанного элемента.

import array

arr = array.array('i', [1, 10, 5, 6, 7])
arr.extend([5, 5])
print(arr.count(5))  # 3

Обратный порядок элементов

• reverse() - Метод изменяет порядок элементов на обратный.

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
arr.reverse()
print(arr)  # array('i', [5, 4, 3, 2, 1])

Конвертация массивов и списков

Массивы и списки являются двумя популярными структурами данных в Python, и иногда возникает необходимость в их взаимном преобразовании. Давайте рассмотрим основные методы конвертации между этими типами.

Преобразование массива в список и обратно

Из массива в список:

Поскольку массивы модуля array поддерживают многие из тех же методов, что и списки, преобразование массива в список довольно прямолинейно:

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
lst = list(arr)

В этом примере мы создаем массив целых чисел и затем преобразуем его в список с помощью функции list().

Из списка в массив:

Подобно предыдущему методу, преобразование списка в массив также просто:

import array

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = array.array('i', lst)

Здесь мы сначала определяем список, а затем передаем его как второй аргумент конструктору array.array() для создания массива.

Использование метода tostring() и fromstring() для работы с бинарными данными

Метод tostring() предоставляет возможность конвертировать содержимое массива в бинарную строку:

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
bin_data = arr.tobytes()

В этом примере bin_data будет содержать бинарное представление элементов массива.

Этот метод fromstring() (или frombytes() в новых версиях Python) позволяет заполнить массив данными из бинарной строки:

import array

arr = array.array('i')
arr.frombytes(bin_data)

После выполнения этого кода массив arr будет содержать элементы [1, 2, 3, 4, 5], полученные из бинарных данных bin_data.

Примечание: В новых версиях Python метод tostring() был переименован в tobytes(), а fromstring() в frombytes() для лучшего отражения их функциональности.

Многомерные массивы

Многомерные массивы — это массивы, содержащие другие массивы в качестве своих элементов. Наиболее распространенным примером многомерного массива является двумерный массив, который можно представить в виде матрицы. Однако можно иметь и трехмерные массивы (кубы данных), четырехмерные и так далее.

Основное отличие многомерных массивов от одномерных заключается в том, что у них есть несколько измерений или "осей". Например, в двумерном массиве две оси: строки и столбцы.

Примеры работы с многомерными массивами

Модуль array в Python не поддерживает многомерные массивы напрямую. Однако можно имитировать их, создав список массивов:

import array

# Создание 2x3 двумерного массива (матрицы)
matrix = [
    array.array('i', [1, 2, 3]),
    array.array('i', [4, 5, 6])
]

print(matrix[0][2])  # Выводит 3, потому что это третий элемент первой строки
print(matrix[1][0])  # Выводит 4, потому что это первый элемент второй строки

Ограничения модуля array в работе с многомерными массивами:

1. Не встроенная поддержка: Как уже упомянуто, модуль array не поддерживает многомерные массивы напрямую. Для работы с ними вам придется использовать списки массивов или другие структуры данных.
2. Операции: Так как многомерные массивы в модуле array реализуются через списки, сложно проводить некоторые матричные операции, такие как перемножение.
3. Неэффективное использование памяти: Использование списков для имитации многомерности уменьшает преимущества модуля array в области эффективности памяти.
4. Функциональность: Для более продвинутой работы с многомерными массивами рекомендуется использовать библиотеки, такие как NumPy, которые предоставляют больше функций и оптимизированы для научных вычислений.

Файловые операции с массивами

Массивы, созданные с использованием модуля array в Python, можно легко сохранять в файлы и загружать из них. Это позволяет эффективно хранить большие объемы данных в бинарном формате, что экономит место на диске и ускоряет операции чтения и записи.

Сохранение массивов в файлы

Массивы можно сохранять непосредственно в файлы с помощью метода tofile(). Этот метод записывает все элементы массива в файл в бинарном формате.

import array

# Создаем массив типа 'i' (целые числа)
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

# Сохраняем массив в файл
with open('data.bin', 'wb') as f:
    arr.tofile(f)

Загрузка массивов из файлов

Для загрузки данных из файла в массив используется метод fromfile(). Он читает данные из файла и добавляет их к массиву.

import array

# Создаем пустой массив типа 'i'
arr = array.array('i')

# Загружаем данные из файла в массив
with open('data.bin', 'rb') as f:
    arr.fromfile(f, 5)  # указываем количество элементов, которое нужно прочитать

print(arr)  # Выводит array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

Примечание: При использовании fromfile(), вам необходимо знать, сколько элементов вы хотите прочитать, так как метод не знает заранее размер массива.

Заключение

Модуль array в Python предоставляет средства для создания массивов с элементами одного типа, что может быть особенно полезно, когда вам нужно экономить память или оптимизировать определенные операции с данными. Хотя он не предоставляет такого обширного набора функций, как некоторые другие библиотеки (например, NumPy), для простых задач он является отличным инструментом.

С использованием array вы можете не только производить стандартные операции над массивами, такие как добавление, удаление и модификация элементов, но и выполнять файловые операции, эффективно сохраняя и загружая данные. Эти возможности делают модуль array ценным инструментом в арсенале каждого разработчика Python.