Б41 Чистый Python. Тонкости программирования для профи. Спб.: Питер

'b'
>>> arr 
'abcd' 
# Строки неизменяемы: 
>>> arr[1] = 'e' 
TypeError: 
"'str' object does not support item assignment" 
>>> del arr[1] 
TypeError: 
"'str' object doesn't support item deletion" 
# Строки могут быть распакованы в список, в результате чего 
# они получают изменяемое представление: 
>>> list('abcd') 
['a', 'b', 'c', 'd'] 
>>> ''.join(list('abcd')) 
'abcd' 
# Строки — это рекурсивные структуры данных: 
>>> type('abc') 
"" 
>>> type('abc'[0]) 
"" 

---

5 .2 . Массивоподобные структуры данных 167
bytes — неизменяемые массивы одиночных байтов
Объекты 
bytes
представляют собой неизменяемые последовательности 
одиночных байтов (целых чисел в диапазоне 0 
≤ x ≤ 255)
1
. В концептуаль-
ном плане они подобны объектам 
str
и их также можно представить как 
неизменяемые массивы байтов.
Аналогично строковому типу, тип 
bytes
имеет свой собственный лите-
ральный синтаксис, предназначенный для создания объектов, и объекты 
этого типа пространственно эффективны. Объекты 
bytes
не могут изме-
няться, но, в отличие от строковых объектов, для «изменяемых массивов 
байтов» есть специальный тип данных, который называется 
bytearray
, 
или байтовый массив, в который они могут быть распакованы. Вы узнаете 
о нем подробнее в следующем подразделе.
>>> arr = bytes((0, 1, 2, 3)) 
>>> arr[1] 
1 
# Байтовые литералы имеют свой собственный синтаксис: 
>>> arr 
b'x00x01x02x03' 
>>> arr = b'x00x01x02x03' 
# Разрешены только допустимые "байты": 
>>> bytes((0, 300)) 
ValueError: "bytes must be in range(0, 256)" 
# Байты неизменяемы: 
>>> arr[1] = 23 
TypeError: 
"'bytes' object does not support item assignment" 
>>> del arr[1] 
TypeError: 
"'bytes' object doesn't support item deletion"
1
См. документацию Python «bytes»: 
https://docs .python .org/3/library/stdtypes .html#bytes

---

168 Глава 5 • Общие структуры данных Python
bytearray — изменяемые массивы одиночных байтов
Тип 
bytearray
представляет собой изменяемую последовательность целых 
чисел в диапазоне 0 
≤ x ≤ 255
1
. Они тесно связаны с объектами 
bytes
, при 
этом главное их отличие в том, что объекты 
bytearray
можно свободно 
изменять — вы можете переписывать элементы, удалять существующие 
элементы или добавлять новые. Объект 
bytearray
будет соответствующим 
образом расти и сжиматься.
Объекты 
bytearray
могут быть преобразованы обратно в неизменяе-
мые объекты 
bytes
, но это влечет за собой копирование абсолютно всех 
хранящихся в них данных — весьма медленная операция, занимающая 
O(n) времени.
>>> arr = bytearray((0, 1, 2, 3)) 
>>> arr[1] 
1 
# Метод repr для bytearray: 
>>> arr bytearray(b'x00x01x02x03') 
# Байтовые массивы bytearray изменяемы: 
>>> arr[1] = 23 
>>> arr 
bytearray(b'x00x17x02x03') 
>>> arr[1] 
23 
# Байтовые массивы bytearray могут расти и сжиматься в размере: 
>>> del arr[1] 
>>> arr 
bytearray(b'x00x02x03') 
>>> arr.append(42) 
>>> arr 
bytearray(b'x00x02x03*')
# Байтовые массивы bytearray могут содержать только "байты" 
1
См. документацию Python «bytearray»: 
https://docs .python .org/3/library/stdtypes .
html#bytearray

---

5 .2 . Массивоподобные структуры данных 169
# (целые числа в диапазоне 0 <= x <= 255) 
>>> arr[1] = 'привет' 
TypeError: "an integer is required" 
>>> arr[1] = 300 
ValueError: "byte must be in range(0, 256)" 
# Bytearrays может быть преобразован в байтовые объекты: 
# (Это скопирует данные) 
>>> bytes(arr) 
b'x00x02x03*'
Ключевые выводы
В том, что касается реализации массивов в Python, вы можете выбирать 
из широкого круга встроенных структур данных. В этом разделе мы сосре-
доточились на ключевых функциональных средствах языка и структурах 
данных, включенных только в стандартную библиотеку.
Если вы готовы выйти за пределы стандартной библиотеки Python, то 
сторонние пакеты, такие как NumPy
1
, предлагают широкий спектр мас-
сивоподобных реализаций с большим быстродействием для научных 
вычислений и науки о данных.
Если ограничиваться массивоподобными структурами данных, включен-
ными в Python, то наш выбор сводится к следующему.