Dalam Python, "senarai" adalah urutan yang serba boleh, yang boleh memegang jenis data bercampur, manakala "array" adalah urutan yang lebih cekap, urutan homogen yang memerlukan unsur-unsur jenis yang sama. 1) Senarai sesuai untuk penyimpanan dan manipulasi data yang pelbagai kerana fleksibiliti mereka. 2) Array lebih baik untuk dataset besar yang memerlukan pengoptimuman memori dan untuk operasi berangka dalam pengkomputeran saintifik.

Apabila menyelam ke Python, memahami nuansa antara "array" dan "senarai" adalah penting bagi mana -mana pemaju yang ingin memanfaatkan kuasa penuh bahasa. Mari kita membongkar konsep -konsep ini, meneroka aplikasi praktikal mereka, dan berkongsi beberapa pandangan dari perjalanan pengekodan saya sendiri.

Dalam Python, "senarai" adalah jenis urutan yang serba boleh yang boleh memegang unsur -unsur jenis data yang berbeza. Ia seperti pisau tentera Swiss untuk penyimpanan data -secara fleksibel dan digunakan secara meluas. Anda boleh memikirkan senarai sebagai bekas ke Python, sesuai untuk segala-galanya dari koleksi data mudah ke struktur data yang kompleks. Sebagai contoh, inilah cara anda boleh membuat dan memanipulasi senarai:

 # Membuat senarai dengan jenis data bercampur
my_list = [1, 'hello', 3.14, benar]

# Menambah elemen
my_list.append ('dunia')

# Mengakses elemen
cetak (my_list [1]) # output: hello

# Mengiris senarai
cetak (my_list [1: 3]) # output: ['hello', 3.14]

Sebaliknya, "array" di Python adalah sedikit salah faham jika anda datang dari bahasa seperti C atau Java. Modul array Python menyediakan cara yang lebih cekap memori untuk menyimpan urutan elemen, tetapi ia masih tidak seperti biasa digunakan sebagai senarai. Array di Python adalah homogen; Mereka memerlukan semua elemen untuk menjadi jenis yang sama. Inilah pandangan yang cepat bagaimana anda boleh menggunakan array:

 dari array import array

# Membuat pelbagai bilangan bulat
my_array = array ('i', [1, 2, 3, 4, 5])

# Menambah elemen
my_array.append (6)

# Mengakses elemen
cetak (my_array [0]) # output: 1

# Mendapatkan panjang array
cetak (len (my_array)) # output: 6

Sekarang, mari kita menyelam lebih mendalam mengapa anda boleh memilih satu di atas yang lain dan berkongsi beberapa pandangan dunia sebenar.

Senarai sangat kuat kerana fleksibiliti mereka. Mereka boleh tumbuh atau mengecut secara dinamik, dan anda boleh mencampur dan memadankan jenis data di dalamnya. Ini menjadikan mereka sesuai untuk senario di mana anda perlu menyimpan dan memanipulasi data yang pelbagai. Sebagai contoh, dalam projek saya, saya sering menggunakan senarai untuk menguruskan struktur data seperti susunan atau beratur, atau untuk mengendalikan data dari API di mana tindak balas mungkin mengandungi pelbagai jenis maklumat.

Walau bagaimanapun, fleksibiliti ini datang dengan kos. Senarai dalam Python tidak begitu cekap memori sebagai tatasusunan kerana mereka menyimpan petunjuk ke objek dan bukannya objek sendiri. Jika anda bekerja dengan dataset yang besar dan perlu mengoptimumkan memori, tatasusunan mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Saya pernah bekerja pada projek yang memerlukan pemprosesan berjuta -juta bilangan bulat. Beralih dari senarai ke array dengan ketara mengurangkan jejak memori, yang penting untuk prestasi aplikasi.

Pertimbangan lain adalah prestasi. Walaupun senarai umumnya lebih cepat untuk operasi seperti memasuki atau memasukkan elemen, tatasusunan boleh lebih cepat untuk operasi berangka kerana sifat homogen mereka. Ini amat penting dalam pengkomputeran saintifik atau tugas analisis data. Saya telah mendapati bahawa menggunakan tatasusunan dari perpustakaan numpy , yang dibina di atas array Python, secara dramatik dapat meningkatkan prestasi dalam senario ini.

Apabila memilih antara senarai dan tatasusunan, ia juga bernilai mempertimbangkan konteks projek anda. Senarai adalah sebahagian daripada bahasa teras Python, menjadikannya mudah diakses dan mudah digunakan. Array, sebaliknya, memerlukan mengimport modul, yang mungkin menjadi kesulitan kecil tetapi boleh menjejaskan kebolehbacaan dan kebolehkerjaan.

Dari segi amalan terbaik, selalu pertimbangkan perdagangan. Jika anda bekerja dengan dataset kecil dan memerlukan fleksibiliti, senarai adalah rakan anda. Tetapi jika anda berurusan dengan sejumlah besar data homogen dan perlu mengoptimumkan memori atau prestasi, tatasusunan mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Dari pengalaman saya, ia juga penting untuk mendokumenkan pilihan anda dengan jelas, terutamanya dalam projek kerjasama, supaya pemaju lain memahami alasan di sebalik pemilihan struktur data anda.

Untuk membungkus, memahami perbezaan antara senarai dan tatasusunan di Python adalah lebih daripada sekadar terperinci teknikal -ini mengenai membuat keputusan yang tepat yang boleh memberi kesan kepada prestasi, kebolehbacaan, dan penyelenggaraan kod anda. Sama ada anda seorang pemula atau pemaju yang berpengalaman, menguasai konsep -konsep ini pasti akan meningkatkan toolkit Python anda.

Atas ialah kandungan terperinci Tentukan 'array' dan 'senarai' dalam konteks Python.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!