# `array` --- 高效的数值数组

此模块定义了一种对象类型，可以紧凑地表示基本类型值的数组：字符、整数、浮点数等。 数组属于序列类型，其行为与列表非常相似，不同之处在于其中存储的对象类型是受限的。 类型在对象创建时使用单个字符的 类型码 来指定。 已定义的类型码如下：

类型码 | C 类型 | Python 类型 | 以字节表示的最小尺寸 | 注释
--- | --- | --- | --- | ---
`'b'` | signed char | int | 1 |
`'B'` | unsigned char | int | 1 |
`'u'` | Py_UNICODE | Unicode 字符 | 2 | (1)
`'h'` | signed short | int | 2 |
`'H'` | unsigned short | int | 2 |
`'i'` | signed int | int | 2 |
`'I'` | unsigned int | int | 2 |
`'l'` | signed long | int | 4 |
`'L'` | unsigned long | int | 4 |
`'q'` | signed long long | int | 8 |
`'Q'` | unsigned long long | int | 8 |
`'f'` | float | float | 4 |
`'d'` | double | float | 8 |

注释:

1. `'u'` 类型码对应于 Python 中已过时的 unicode 字符 (`Py_UNICODE` 即 `wchar_t`)。 根据系统平台的不同，它可能是 16 位或 32 位。

   `'u'` 将与其它的 `Py_UNICODE` API 一起被移除。

   Deprecated since version 3.3, will be removed in version 4.0.

值的实际表示会由机器的架构决定（严格地说是由 C 实现决定）。 实际大小可通过 `itemsize` 属性来获取。

这个模块定义了以下类型：

class `array.``array`(typecode[, initializer])

  一个包含由 typecode 限制类型的条目的新数组，并由可选的 initializer 值进行初始化，该值必须为一个列表、bytes-like object 或包含正确类型元素的可迭代对象。

  如果给定一个列表或字符串，该 initializer 会被传给新数组的 `fromlist()`, `frombytes()` 或 `fromunicode()` 方法（见下文）以将初始条目添加到数组中。 否则会将可迭代对象作为 initializer 传给 `extend()` 方法。

  引发一个 审计事件 `array.__new__` 附带参数 `typecode`, `initializer`。

`array.``typecodes`

  一个包含所有可用类型码的字符串。

数组对象支持普通的序列操作如索引、切片、拼接和重复等。 当使用切片赋值时，所赋的值必须为具有相同类型码的数组对象；所有其他情况都将引发 `TypeError`。 数组对象也实现了缓冲区接口，可以用于所有支持 字节类对象 的场合。

以下数据项和方法也受到支持：

`array.``typecode`

  用于创建数组的类型码字符。

`array.``itemsize`

  在内部表示中一个数组项的字节长度。

`array.``append`(x)

  添加一个值为 x 的新项到数组末尾。

`array.``buffer_info`()

  返回一个元组 `(address, length)` 以给出用于存放数组内容的缓冲区元素的当前内存地址和长度。 以字节表示的内存缓冲区大小可通过 `array.buffer_info()[1] * array.itemsize` 来计算。 这在使用需要内存地址的低层级（因此不够安全） I/O 接口时会很有用，例如某些 `ioctl()` 操作。 只要数组存在并且没有应用改变长度的操作，返回数值就是有效的。

  注解

  当在 C 或 C++ 编写的代码中使用数组对象时（这是有效使用此类信息的唯一方式），使用数组对象所支持的缓冲区接口更为适宜。 此方法仅保留用作向下兼容，应避免在新代码中使用。 缓冲区接口的文档参见 缓冲协议。

`array.``byteswap`()

  “字节对调”所有数组项。 此方法只支持大小为 1, 2, 4 或 8 字节的值；对于其他值类型将引发 `RuntimeError`。 它适用于从不同字节序机器所生成的文件中读取数据的情况。

`array.``count`(x)

  返回 x 在数组中的出现次数。

`array.``extend`(iterable)

  将来自 iterable 的项添加到数组末尾。 如果 iterable 是另一个数组，它必须具有 完全 相同的类型码；否则将引发 `TypeError`。 如果 iterable 不是一个数组，则它必须为可迭代对象并且其元素必须为可添加到数组的适当类型。

`array.``frombytes`(s)

  添加来自字符串的项，将字符串解读为机器值的数组（相当于使用 `fromfile()` 方法从文件中读取数据）。

  3.2 新版功能: `fromstring()` 重命名为 `frombytes()` 以使其含义更清晰。

`array.``fromfile`(f, n)

  从 file object f 中读取 n 项（解读为机器值）并将它们添加到数组末尾。 如果可读取数据少于 n 项则将引发 `EOFError`，但有效的项仍然会被插入数组。 f 必须为一个真实的内置文件对象；不支持带有 `read()` 方法的其它对象。

`array.``fromlist`(list)

  添加来自 list 的项。 这等价于 `for x in list: a.append(x)`，区别在于如果发生类型错误，数组将不会被改变。

`array.``fromstring`()

  `frombytes()` 的已弃用别名。

  Deprecated since version 3.2, will be removed in version 3.9.

`array.``fromunicode`(s)

  使用来自给定 Unicode 字符串的数组扩展数组。 数组必须是类型为 `'u'` 的数组；否则将引发 `ValueError`。 请使用 `array.frombytes(unicodestring.encode(enc))` 来将 Unicode 数据添加到其他类型的数组。

`array.``index`(x)

  返回最小的 i 使得 i 为 x 在数组中首次出现的序号。

`array.``insert`(i, x)

  将值 x 作为新项插入数组的 i 位置之前。 负值将被视为相对于数组末尾的位置。

`array.``pop`([i])

  从数组中移除序号为 i 的项并将其返回。 可选参数值默认为 `-1`，因此默认将移除并返回末尾项。

`array.``remove`(x)

  从数组中移除首次出现的 x。

`array.``reverse`()

  反转数组中各项的顺序。

`array.``tobytes`()

  将数组转换为一个机器值数组并返回其字节表示（即相当与通过 `tofile()` 方法写入到文件的字节序列。）

  3.2 新版功能: `tostring()` 被重命名为 `tobytes()` 以使其含义更清晰。

`array.``tofile`(f)

  将所有项（作为机器值）写入到 file object f。

`array.``tolist`()

  将数组转换为包含相同项的普通列表。

`array.``tostring`()

  `tobytes()` 的已弃用别名。

  Deprecated since version 3.2, will be removed in version 3.9.

`array.``tounicode`()

  将数组转换为一个 Unicode 字符串。 数组必须是类型为 `'u'` 的数组；否则将引发 `ValueError`。 请使用 `array.tobytes().decode(enc)` 来从其他类型的数组生成 Unicode 字符串。

当一个数组对象被打印或转换为字符串时，它会表示为 `array(typecode, initializer)`。 如果数组为空则 initializer 会被省略，否则如果 typecode 为 `'u'` 则它是一个字符串，否则它是一个数字列表。 使用 `eval()` 保证能将字符串转换回具有相同类型和值的数组，只要 `array` 类已通过 `from array import array` 被引入。 例如:

    array('l')
    array('u', 'hello \u2641')
    array('l', [1, 2, 3, 4, 5])
    array('d', [1.0, 2.0, 3.14])

参见

模块 `struct`

  打包和解包异构二进制数据。

模块 `xdrlib`

  打包和解包用于某些远程过程调用系统的 External Data Representation (XDR) 数据。

Numerical Python 文档

  Numeric Python 扩展 (NumPy) 定义了另一种数组类型；请访问 http://www.numpy.org/ 了解有关 Numerical Python 的更多信息。