【Python】リストより効率が良いリストみたいな配列【array】

この記事では、リストより効率が良いリストみたいな配列の使い方を解説します。決まった型しか取り扱わない場合に、汎用性の高いリストを使ってしまうと無駄にメモリを消費してしまいます。なのでそんな時は、arrayモジュールのarray()を使いましょう❗️

arrayとは

arrayモジュールのarray()クラスは、文字、整数、浮動小数点数の値を格納できるシーケンス型です。

格納する要素の型を制限することで、リストよりもコンパクトに扱うことができます。型の制限があることを除けば、リストとまったく同じように使えます。

要するに、文字、整数、浮動小数点数の値の中で１種類の型しか扱わない場合に、リストを使うよりもコンパクトに扱えて便利な型ってことです☺️

arrayの使い方

arrayは、以下のように記述します。

import array

array.array(typecode[, initializer])

typecode引数	型コードを指定し、このオブジェクトで取り扱う型を設定します。(後述)
initializer引数	初期値を指定できるオプション引数。リストやイテレーション可能なオブジェクトを指定する。

型コード一覧

型コードには、以下が定義されています。

型コード	Cの型	Pythonの型	最小サイズ(バイト)
‘b’	signed char	int	1
‘B’	unsigned char	int	1
‘u’	wchar_t	Unicode文字	2
‘h’	signed short	int	2
‘H’	unsigned short	int	2
‘i’	signed int	int	2
‘I’ (大文字のi)	unsigned int	int	2
‘l’ (小文字の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

サンプル

試しに、arrayを使ってリストと同じようなことをしてみます。

import array

# 型コード 'H' で生成
values = array.array('H', [1, 2])

# 要素追加
values.append(101)

# 要素削除
values.remove(2)

# for文で出力
for value in values:
    print(value)

実行結果

1
101

型の範囲に注意

指定した型コードの範囲外の値を格納するとOverflowErrorが発生します。

import array

values = array.array('b')

# 範囲外の要素追加
values.append(128)

実行結果

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 7, in 
    values.append(128)
OverflowError: signed char is greater than maximum

データ型の範囲ついては、以下の記事が参考になります。

Linkデータ型の範囲 | Microsoft Docs

メモリ消費を比べてみる

本当にリストよりもメモリを節約して扱えてるか、生成したオブジェクトのサイズを確認して比べてみましょう❗️

import array

# 型モード 'i'
a = array.array('i', [1, 2, 3])
# メモリ消費量の出力
print(f"型モード 'i': {a.__sizeof__()}")

# 型モード 'b'
a = array.array('b', [1, 2, 3])
# メモリ消費量の出力
print(f"型モード 'b': {a.__sizeof__()}")

# リスト
l = [1, 2, 3]
# メモリ消費量の出力
print(f"リスト: {l.__sizeof__()}")

実行結果

型モード 'i': 76
型モード 'b': 67
リスト: 104

かなりメモリが節約できていることがわかりました。指定した型モードによっても差が生じるので、適切なサイズの型モードを指定しましょう☺️

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