В чем разница между массивами, списками и словарями в Python?
В последнее время я поймал себя на том, что списки и массивы взаимозаменяемы. Если говорить конкретно о Python, оба они кажутся похожими. Даже словари, по крайней мере, выполняют ту же цель хранения информации в структуре, которую вы можете перебирать. Но есть и список различий между ними. Именно об этом сегодня и пойдет речь в этой статье.
Сначала мы опишем массивы, списки и словари, затем, наконец, мы используем краткое сравнение различий между ними тремя.
Единственное сравнение, которое мы не будем проводить, — это синтаксис, поскольку известно, что для работы им потребуется другой синтаксис. Итак, без дальнейших промедлений, давайте погрузимся прямо в.
Массивы
Массив — это особый тип переменной, которая может содержать более одного значения одновременно. Для этого он создает форму списка, где вы можете перебирать все различные значения.
Для сортировки по этому типу существуют индексы. Индекс просто присваивает число (начиная с нуля), которое придает массиву своего рода предопределенный порядок, основанный на добавлении значений. Вы можете отсортировать его позже с помощью метода sort. Вы также можете добавить и удалить позже.
Единственное, что вы должны помнить о массивах в Python, это то, что тип Array автоматически не является типом данных, который вы можете использовать. Вы должны импортировать тип массива. Но поскольку массиву присваивается индекс, к этому типу можно добавлять повторяющиеся значения.
Списки
Список — это тип данных, который позволяет хранить несколько значений или элементов в одной переменной. Это автоматически тип данных в Python, поэтому вы можете начать использовать его, когда захотите.
Списки упорядочены по времени их ввода в список, но это можно изменить позже. Списки также индексируются, начиная с нуля и подсчитывая, чтобы вы могли перебирать список.
Поскольку каждому значению присваивается неявный индекс, в списке могут быть повторяющиеся значения. Вы также можете отсортировать список с помощью метода сортировки.
Одной из уникальных возможностей списка является то, что он может содержать значения разных типов. Это означает, что вы можете хранить такие значения, как строки и целые числа, в одном списке.
Словари
Словарь — это еще один тип данных, который позволяет хранить несколько значений в одном типе данных. Как и в двух других обсуждаемых типах, словари имеют предопределенный порядок элементов, основанный на том, когда они добавляются к переменной.
Однако одно большое различие между типом данных словаря заключается в том, что он не использует индекс. Вместо этого значения хранятся в паре ключ-значение. Если подумать о ключ:значение , это больше похоже на то, что будет делать запись в базе данных. Каждому значению предшествует тип значения, которым оно является. Этот тип данных также гарантирует, что не может быть повторяющихся значений.
Массивы против. Списки против. Словари
Теперь, когда мы знаем немного больше о каждом типе данных, давайте посмотрим на некоторые различия между ними. Во-первых, как обсуждалось ранее, для использования массива необходимо импортировать специальный модуль.
Как для списков, так и для словарей вы можете использовать типы данных как обычное расширение Python, ничего особенного там делать не нужно.
В массиве все типы данных должны иметь одинаковые значения. Например, если вы начинаете со строк, даже целое число должно быть в строковом формате, поскольку все значения должны быть одного типа данных.
В списке могут быть разные типы данных для значений. Словари имеют ключевую функцию, поэтому фактическое значение не так важно, как сопоставление ключей между значениями.
И массивы, и списки используют индексы, чтобы различать значения, хранящиеся в определенном порядке. Но вместо этого словарь использует key:value . Это означает, что массивы и списки могут допускать дублирование значений, чего нет в словарях. Эти индексы также используются в качестве их порядка, поэтому вы можете изменить порядок с помощью «обратного» метода как в массивах, так и в списках.
У словаря нет обратного метода, так как у него ключи со значениями вместо индекса. Еще одно замечание: словарь не гарантирует, что порядок вводимой информации всегда будет оставаться неизменным. В отличие от массивов и списков, которые сохраняют свой порядок, поскольку нумеруются по индексам.
Массивы также можно использовать для непосредственной обработки арифметических операций. Это единственный тип данных, который так непосредственно обрабатывает операции. Другие могут выполнять математические операции с данными, но это не так прямолинейно, как с массивом.
Со списком вам не нужно перебирать каждое значение для печати. Вы можете просто распечатать весь список сразу. Это не похоже на массив, где вам нужно перебирать значения. Вам также нужно будет просмотреть словарь. В противном случае вы можете создать временный список значений словаря, а затем распечатать их сразу. Но без дополнительной работы вам нужно будет перебрать значения, как для массива.
Последний элемент, который мы рассмотрим, — задействованная память. Таким образом, списки, как правило, потребляют больше памяти, поскольку они сделаны так, чтобы их было проще добавлять и удалять из списка. Из-за этого они также предпочитают более короткие последовательности данных. Для массивов они предназначены для хранения более длинных последовательностей данных, поэтому они, как правило, более компактны.
Словари предназначены для хранения больших объемов данных, но они также могут потреблять больше памяти, чем вам нужно, и им может не хватить выделенной памяти.
Вывод
Это был только краткий обзор списков, массивов и словарей. Хотя все они содержат несколько значений в одной переменной, все они также разные. Все, что мы обсуждали, касается только Pythonic-версий этих типов данных.
В основном, статья была предназначена для того, чтобы просто воспользоваться шансом вспомнить, почему типы данных такие разные, и даже немного о том, почему выбирать один над другим, помня об их возможностях. Мы просто не смотрели на различия в синтаксисе, главным образом потому, что понимаем, что все они должны быть разными, чтобы существовать.
В Python вы можете рассматривать в основном либо списки, либо словари, в зависимости от типа данных, которые вы храните, просто потому, что для работы с массивом потребуется специальный импорт. Однако у каждого из этих типов данных есть свои преимущества и причины, по которым их следует выбирать.
Я надеюсь, что вы нашли это напоминание интересным, и, пожалуйста, не стесняйтесь комментировать любые различия, которые я упустил. До следующего раза, ура!
разница list и array
Нет, в некоторых местах эти слова используют взаимозаменяемо. «Истинного» списка не существует как понятия в принципе, но tuple неизменяем, поэтому в кандидаты не годится. Вряд ли вам кто-то даст ответ на этот вопрос, поэтому проще создать миллион элементов и посмотреть расход памяти, это не так сложно; я не думаю, что для вас это должно иметь разницу, пока вы реально не уперлись в память.
9 дек 2015 в 9:26
да, соглашусть, что многие языки путают эти понятия. Но все же, array — это обычно один непрерывный кусок памяти, а list — это часто связанный список. Исходя из этого, array обычно потребляет меньше памяти, так как списку нужно хранить указатель на следующий элемент.
9 дек 2015 в 9:37
3 ответа 3
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
Строго говоря, связный список и массив — это различные структуры данных, которые не привязаны к конкретному языку программирования.
Массив
Массив — это совокупность однотипных данных, расположенных непрерывно в памяти. Доступ к элементу осуществляется по индексу за O(1) — мы обращаемся непосредственно к нужному участку памяти.
Связанный список
Доступ к элементу в связном списке в среднем занимает O(N) путем перебора элементов в поисках нужного. Способы доступа к элементам отличаются по реализации и от языка программирования. Например, на Java в стандартном классе LinkedList в зависимости от ситуации проход элементов может начинаться как с начала, так и с конца списка. И поиск элемента может осуществляться как по индексу, так и по сравнению элементов.
Связный список требует больших расходов памяти при прочих равных условиях за счет хранения указателей на следующий/предыдущий элементы и особенностей внутренней реализации.
Что касается Python: согласно документации:
Internally, a list is represented as an array; the largest costs come from growing beyond the current allocation size (because everything must move), or from inserting or deleting somewhere near the beginning (because everything after that must move).
Как видим, внутренне list представляет собой массив, для tuple — аналогично.
В чем отличие списка от массива js?
yavaskript, спустившись чуть ниже высокоуровневых языков, легко обнаружить, что разнотипный массив изнутри выглядит как массив указателей либо строк.
yavaskript @yavaskript
Adamos, этого я не знаю и спорить не буду 🙂 Но в данном случае вопрос о JS, и здесь есть только массив, который может содержать в себе мешанину из типов
это утверждение верно с точки зрения питона, в js не существует типа список
Ответы на вопрос 1
пофиг на чем писать
Отмеченный ответ не имеет ничего общего с js. Массив в js, это не тот массив, что в C++ или Java.
В большинстве языков, список, это абстракция, которая предоставляет возможность пройтись по элементам и дает какое-то api на доступ, вставку, удаление и т.д. Список внутри может быть чем угодно, может быть массивом, может быть односвязным списком, бинарным деревом, хэш-таблицей, в которой будешь обращаться вроде как к индексу, а за ним, на самом деле хэш.
Массив, действительно, это рядом стоящие в памяти значения. Преимущества, быстрый доступ, т.к он идет всего лишь по сдвигу от начала массива, но вставить невозможно, т.к. под массив выделяется конкретный размер памяти с учетом его типа. Массив можно только пересоздать с новыми значениями.
Поэтому ответом на вопрос может быть то, что Список — это абстракция, а Массив — это его конкретная реализация.
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 3 Комментировать
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- JavaScript
Как предотвратить повторную отправку формы при отправке ajax?
- 1 подписчик
- 21 час назад
- 69 просмотров
Чем отличаются списки от массивов в Python?
Чтобы понять, в чем заключается разница между списками и массивами в Python, нужно подумать о цели создания массивов — массивы были созданы для того, чтобы минимизировать ресурсы, затраченные на выполнение операций с элементами одного типа. Списки же можно использовать для объединения элементов как одного типа, так и разных типов. Например, если у Вас есть большое количество финансовых данных типа float, и Вам нужно осуществить расчеты с этими данными, то массивы — это верный выбор. А если необходимо соединить воедино строковые и числовые данные, либо небольшое количество данных одного типа (при этом расход памяти не имеет значения), — то списки будут оптимальным вариантом.
Таким образом, разница между списками и массивами в Python заключается в том, что:
1. В списках могут храниться элементы различных типов данных: например, список одновременно может включать числовые и строковые данные. В то время, как массивы хранят элементы одного и того же типа данных, например, только элементы типа int, либо только элементы типа float, при этом тип элементов указывается при создании массива:
Создание списка:
# списки могут содержать данные разных типов lst = [1, 1.0, 'слово', (50, 50)] print(lst)
Вывод на экран:
[1, 1.0, 'слово', (50, 50)]
Создание массива:
import array as arr datas = arr.array('f', [1.1, 2.1, 1.089, 24.]) print(datas)
Вывод на экран:
array('f', [1.100000023841858, 2.0999999046325684, 1.0889999866485596, 24.0])
Обратите внимание, что для работы с массивами в Python, необходимо импортировать библиотеку array . Кроме того, при создании массива нужно указывать, данные какого типа будут храниться в массиве. Так как созданный массив datas хранит данные типа float , то при создании массива мы указываем код типа ‘f’ .
2. Благодаря тому, что тип элементов массива известен во время его создания, массивы занимают меньше памяти и более эффективны по сравнению со списками. Для того чтобы убедиться в верности этого замечания, создадим массив и список с одинаковым содержимым, после чего проверим, сколько памяти занимают эти объекты в памяти:
Сравним, сколько места занимают массив и список с одинаковыми элементами:
# Cоздадим массив import array as arr arr1 = arr.array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5]) # Cоздадим список lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5] # Сравним, сколько места занимают массив и # список с одинаковыми элементами from pympler import asizeof print('размер массива: ', asizeof.asizeof(arr1)) print('размер списка: ', asizeof.asizeof(lst))
Вывод на экран:
размер массива: 88 размер списка: 304
3. Списки встроены в Python, а массивы — нет. Поэтому для работы с массивами нужно импортировать модуль array .
В первом пункте мы уже обращали внимание на необходимость импорта библиотеки array для создания массивов. Повторим процесс создания массива, но на этот раз массив будет содержать данные целочисленного типа int :
import array as arr ar = arr.array('i', [3, 14, 15]) print(ar)
Вывод на экран:
array('i', [3, 14, 15])
Подведем итог: когда лучше использовать массивы, а когда — списки?
В тех случаях, когда необходима работа с большим количеством однотипных данных, использование массивов позволит Вам сэкономить память и время на обработку данных. В остальных случаях можно использовать списки!
Если Вам предстоит серьезная работа с большими объемами массивов, рекомендую дополнительно ознакомиться с библиотекой NumPy — эта библиотека позволит сотворить с массивами чудеса и облегчит жизнь Вам и Вашей машине!
Рекомендация от автора
У нас появился Telegram-канал для изучающих Python! Присоединяйтесь: вместе «питонить» веселее! �� Ссылка на канал: «Кодим на Python!»