1. array数组

array模块定义了一个序列数据结构，看起来与list很相似，只不过所有成员都必须是相同的基本类型。支持的类型包括所有数值类型或其他固定大小的基本类型(如字节)。

代码	类型	最小大小（字节）
`b`	int	1
`B`	int	1
`h`	signed short	2
`H`	unsigned short	2
`i`	signed int	2
`I`	unsigned int	2
`l`	signed long	4
`L`	unsigned long	4
`q`	signed long long	8
`Q`	unsigned long long	8
`f`	float	4
`d`	double float	8

1.1 初始化

array被实例化时可以提供一个参数来描述允许哪种数据类型，还可以有一个存储在数组中的初识数据序列。

import array

import binascii

s = b'This is the array.'

a = array.array('b', s)

print('As byte string:', s)

print('As array      :', a)

print('As hex        :', binascii.hexlify(a))

在这个例子中，数组被配置为包含一个字节序列，并用一个简单的字符串初始化。

1.2 处理数组

与其他Python序列相似，可以采用同样的方式扩展和处理array。

import array

import pprint

a = array.array('i', range(3))

print('Initial :', a)

a.extend(range(3))

print('Extended:', a)

print('Slice   :', a[2:5])

print('Iterator:')

print(list(enumerate(a)))

目前支持的操作包括分片、迭代以及在末尾增加元素。

1.3 候选字节顺序

如果数组中数据没有采用原生的字节顺序，或者在发送到一个采用不同字节顺序的系统(或在网络上发送)之前数据需要交换顺序，那么可以由Python转换整个数组而不必迭代处理每一个元素。

import array

import binascii

def to_hex(a):

    chars_per_item = a.itemsize * 2  # 2 hex digits

    hex_version = binascii.hexlify(a)

    num_chunks = len(hex_version) // chars_per_item

    for i in range(num_chunks):

        start = i * chars_per_item

        end = start + chars_per_item

        yield hex_version[start:end]

start = int('0x12345678', 16)

end = start + 5

a1 = array.array('i', range(start, end))

a2 = array.array('i', range(start, end))

a2.byteswap()

fmt = '{:>12} {:>12} {:>12} {:>12}'

print(fmt.format('A1 hex', 'A1', 'A2 hex', 'A2'))

print(fmt.format('-' * 12, '-' * 12, '-' * 12, '-' * 12))

fmt = '{!r:>12} {:12} {!r:>12} {:12}'

for values in zip(to_hex(a1), a1, to_hex(a2), a2):

    print(fmt.format(*values))

byteswap()方法会用C交换数组中元素的字节顺序，这比用Python循环处理数据高效的多。

巴特西

Python3标准库：array数组

1. array数组

1.1 初始化

1.2 处理数组

1.3 候选字节顺序

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