【Python】リストより効率が良いリストみたいな配列【array】

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☺️

【Python】オブジェクトのサイズ(メモリ消費量)を確認する この記事では、Pythonでオブジェクトのサイズ(メモリ消費量)を確認する方法を解説します。オブジェクトのサイズを確認することで、ど...

まとめ

この記事では、リストより効率の良いarrayについて解説しました。

1種類の型の要素しか格納しない場合は、リストよりもarrayを使う方が効率的です。ただし、型のサイズには気をつけましょう❗️

それでは今回の内容はここまでです。ではまたどこかで〜( ・∀・)ﾉ

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