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Listes et tableaux en Python : quand devriez-vous choisir chacun ?
Listes et tableaux en Python : quand devriez-vous choisir chacun ?
Choisir entre des listes et des tableaux en Python
En Python, les tableaux 1D peuvent être implémentés sous forme de listes ou de tableaux, ce dernier étant fourni par le module 'tableau'. Bien que les listes soient souvent utilisées pour leur flexibilité et leur facilité de manipulation, il existe certaines circonstances dans lesquelles les tableaux peuvent être plus adaptés.
Performances et optimisation de la mémoire
Le principal avantage de les tableaux sont leurs performances et l’efficacité de la mémoire. Les listes, étant très flexibles et hétérogènes, nécessitent plus de mémoire et de surcharge que les tableaux. Chaque élément d'une liste nécessite la création d'un objet Python, même pour des types de données simples qui pourraient être représentés plus efficacement à l'aide de types C.
Les tableaux, en revanche, sont de fins wrappers autour des tableaux C, leur permettant pour conserver des types de données homogènes et réduire considérablement la consommation de mémoire. Ceci est particulièrement avantageux lorsque des données volumineuses ou gourmandes en calcul sont impliquées.
Cas d'utilisation
Les tableaux sont principalement utiles lorsque :
- Interfaçage avec les tableaux C : Les tableaux offrent un moyen pratique d'exposer les tableaux C aux extensions Python ou aux appels système (par exemple, ioctl ou fctnl).
- Chaînes mutables (Python 2.x) : Les tableaux (en particulier array('B', bytes)) offrent une représentation mutable pour les chaînes en Python 2.x. Cependant, cela a été remplacé par les bytearrays dans Python 2.6 et 3.x.
- Représentation de données homogènes : Les tableaux conviennent au stockage et à la manipulation de données numériques homogènes, telles que des valeurs à virgule flottante. Cela offre de meilleures performances que les listes pour les opérations numériques.
Alternative pour les mathématiques numériques :
Si l'objectif principal est le calcul numérique sur des tableaux homogènes, NumPy est recommandé . NumPy fournit une suite d'outils puissante pour les opérations vectorisées sur des tableaux multidimensionnels complexes, offrant des performances et une flexibilité supérieures par rapport aux tableaux.
Conclusion
En résumé, les tableaux sont particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des données homogènes dans des situations autres que les mathématiques numériques. Leur utilisation efficace de la mémoire et leur interface avec les tableaux C en font un outil précieux pour s'interfacer avec des bibliothèques externes ou pour optimiser les performances lors du traitement de grands ensembles de données.
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