我正在阅读这本书'Fluent Python＆＃39;当我遇到作者陈述
的句子时如果你需要存储1000万个浮点值，那么数组就很多了 效率更高，因为阵列实际上并不完全成熟 对象，但只有表示其机器值的压缩字节 - 就像C语言中的数组一样。
我无法理解作者试图传达的内容。他说的是什么＆＃39;打包字节＆＃39; ？什么＆＃39;打包字节存储＆＃39;意思 ？ 。 python列表如何存储它？为什么不以那种方式存储它，如果这使它变得有效呢？
答案 0 :(得分：9)
让我们说你正在处理8字节的浮点数。 ＆＃34;打包字节＆＃34;在这种情况下意味着有一个专用的分配内存块，其中前8个字节代表第一个浮点数，然后紧接着接下来的8个字节代表下一个浮点数，依此类推，没有浪费。它是存储数据的最节省空间的方式（至少在没有压缩的情况下）。对某些操作来说，它也可能是最节省时间的（例如，数组算术运算）。
Python list不会以这种方式存储东西。首先，一个列表元素可以是浮点数，但 next 一个可能是其他类型的对象。另外，您可以删除，插入或替换列表中的项目。其中一些操作涉及动态地延长或缩短列表。如果项目存储为压缩字节，则所有时间和内存都 。 Python list类被设计为尽可能通用，在各种类型的操作的效率之间做出妥协。
最重要的区别可能是Python list在其底层C实现中是一个容器，其中包含指向对象的指针，而不是一个装满原始对象内容的容器。其中一个含义是对{em>相同 Python对象的多个引用可以出现在list中。另一个是可以非常有效地完成更改特定项目。例如，让我们说列表中的第一项a[0]是一个整数，但是您想要用占用更多内存的字符串替换它，例如a[0] = "There's a horse in aisle five."打包数组必须（a）腾出更多空间，将所有其余数组内容转移到内存中，（b）分别更新某种项目大小和类型的索引。但是Python list只需要用另一个指针覆盖一个指针值。
在CPython实现中，指针本身可能仍然（或多或少）打包在内存中。这意味着将新项插入list通常仍然效率低下（相对于使用Python list实现时的方式，例如，引擎盖下的链接列表结构）。
一般来说，没有绝对的＆＃34;有效的＆＃34;或者＆＃34;效率低下＆＃34; - 所有哪个资源的问题，什么（限制）内容容器中有类型，如何您打算转换容器或其内容。
答案 1 :(得分：4)
在幕后，Python主要使用指针。 Python列表实际上是一个指针数组（至少在参考实现中）。这是效率低下的部分原因。另一部分是Python通常使用duck-typing，所以在尝试之前你无法判断一个操作是否会对list元素起作用。
当您访问列表元素以对其执行某些操作时，例如调用__add__方法，你必须A）取消引用指向实际对象的指针，B）找出它是否有__add__属性，检查它是否可调用，然后实际进行调用。 / p>
在数组中，您知道预先存储的数据类型，因此您知道它拥有的所有属性以及所有操作。最重要的是，所有实际数字都被打包成一个单独的内存。列表不是这种情况。由于数字只是Python中的一种对象，因此数字列表实际上是通用对象指针的列表。
总而言之，数组存储原始数字而不是指向包裹数字的大对象的指针，使它们变小。数组预先知道其内容的类型，因此对整个数组应用操作只需要一次检查，而不是像列表一样检查每个元素。