Summary: List and arrary of python, difference and which one to use?
虽然列表（list）既灵活又简单，但面对各类需求时，我们可能会有更好的选择。比如，要存放1000万个浮点数的话，数组（array）的效率要高得多，因为数组在背后存的并不是float对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点就跟C语言中的数组一样。再比如说，如果需要频率对序列做先进先出（FIFO）的操作，双端队列（deque）的速度应该会更快。
如果要检查一个元素是否在某个集合中，用set会更合适。set专为检查元素是否存在做过优化，但它并不是序列，因为set是无序的。
如果我们需要一个只包含数字的列表，那么array.array比list更高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作，包括.pop，.insert和.extend。另外，数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法，如.frombytes和.tofile
Python的数组跟C语言数组一样精简。创建数组需要一个类型码，这个类型码用来表示在底层的C语言应该存放怎样的数据类型。比如b类型码代表的是有符号的字符(signed char)，因此array('b')创建出的数组就只能存放一个字节大小的整数，范围从-128到127，这样在序列很大的时候，我们能节省很多空间。而且Python不会允许你在数组里存放除指定类型之外的数据。
例：
from array import array
from random import random
floats = array('d', (random() for i in range(10**7)))
# 查看数组的最后一个元素
print(floats[-1])
fp = open('floats.bin', 'wb')
# 把数组存入一个二进制文件
floats.tofile(fp)
fp.close()
# 新建一个双精度浮点空数组
floats2 = array('d')
fp = open('floats.bin', 'rb')
# 把1000万个浮点数从二进制文件里读取出来
floats2.fromfile(fp, 10**7)
fp.close()
# 查看最后一个元素
print(floats2[-1])
# 检查两个数组的内容是否完全一致（结果为True）
print(floats2 == floats)
结论：array.tofile和array.fromfile用起来很简单，而且很快。
下面总结一下列表list和数组array的一些功能。
| 功能 | 列表 | 数组 | 说明 |
|---|---|---|---|
s.__add__(s2) |
〇 | 〇 | 拼接s + s2 |
s.__iadd__(s2) |
〇 | 〇 | 就地拼接 s += s2 |
s.append(e) |
〇 | 〇 | 在尾部添加一个元素 |
s.byteswap |
〇 | 翻转数组内的每个元素的字节序列，转换字节序 | |
s.clear() |
〇 | 删除所有元素 | |
s.__contains__(e) |
〇 | 〇 | s是否含有e |
s.copy() |
〇 | 对列表浅复制 | |
s.__copy__() |
〇 | 对copy.copy的支持 | |
s.count(e) |
〇 | 〇 | s中e的出现次数 |
s.__deepcopy__() |
〇 | 对copy.deepcopy的支持 | |
s.__delitem__(p) |
〇 | 〇 | 删除位置p的元素 |
s.extend(it) |
〇 | 〇 | 将可迭代对象it里的元素添加到尾部 |
s.frombytes(b) |
〇 | 将压缩成机器值的字节序列读出来添加到尾部 | |
s.fromfile(f, n) |
〇 | 将二进制文件f内含有机器值读出来添加到尾部，最多添加n项 | |
s.fromlist(l) |
〇 | 将列表里的元素添加到尾部，如果其中任何一个元素导致了TypeError异常，那么所有的添加都会被取消 | |
s.__getitem__(p) |
〇 | 〇 | s[p], 读取位置p的元素 |
s.index(e) |
〇 | 〇 | 找到e在序列中第一次出现的位置 |
s.insert(p, e) |
〇 | 〇 | 在位于p的元素之前插入元素e |
s.itemsize |
〇 | 数组中每个元素的长度是几个字节 | |
s.__iter__() |
〇 | 〇 | 返回迭代器 |
s.__len__() |
〇 | 〇 | len(s)，序列的长度 |
s.__mul__(n) |
〇 | 〇 | s * n，重复拼接 |
s.__imul__(n) |
〇 | 〇 | s *= n， 就地重复拼接 |
s.__rmul__(n) |
〇 | 〇 | n * s， 反向重复拼接 |
s.pop([p]) |
〇 | 〇 | 删除位于p的值并返回这个值，默认删除最后一个元素。 |
s.remove(e) |
〇 | 〇 | 删除序列里第一次出现的e元素 |
s.reverse() |
〇 | 〇 | 就地调转序列中元素的位置 |
s.__reversed__() |
〇 | 返回一个从尾部开始扫描元素的迭代器 | |
s.__setitem__(p, e) |
〇 | 〇 | s[p] = e， 把位于p位置的元素替换成e |
s.sort([key], [revers]) |
〇 | 就地排序序列，可选参数有key和reverse | |
s.tobytes() |
〇 | 把所有元素的机器值用bytes对象的形式返回 | |
s.tofile(f) |
〇 | 把所有元素以机器值的形式写入一个文件 | |
s.tolist() |
〇 | 把数组转换成列表， 列表里的元素类型是数字对象 | |
s.typecode |
〇 | 返回只有一个字符的字符串，代表数组元素在C语言中的类型 |
从Python3.4开始，数组array类型不再支持诸如list.sort()这种就地排序的方法。要给数组排序的话，需要用sorted函数新建一个数组：
a = array.array(a.typecode, sorted(a))
想要在不打乱次序的情况下为数组添加新的元素，bisect.insort还是可以使用。
如果经常使用数组，那不得不提一下memoryview, memoryview是一个内置的类，它能让用户在不复制内容的情况下操作同一个数组的不同切片。memoryview的概念受到了NumPy的启发。
详细可以参数官方文档https://docs.python.org/zh-cn/3/c-api/memoryview.html
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