Python 中常用的序列

在 Python 中，序列（Sequence）是指元素按特定顺序排列、可通过非负整数索引访问的一类数据结构。根据内存存储方式和是否可变，可以分为以下几类：

1 按可变性分类的核心序列

序列类型	可变性	构造方式	元素类型	典型内存特征
列表 list	✅ 可变	[1, 2, 3]	任意对象（异构）	动态数组，存对象引用
元组 tuple	❌ 不可变	(1, 2, 3)	任意对象（异构）	定长数组，存对象引用
字符串 str	❌ 不可变	"hello"	仅 Unicode 字符	紧凑存储（见前文）
字节串 bytes	❌ 不可变	b"abc"	0–255 整数	连续内存块
字节数组 bytearray	✅ 可变	bytearray(b"abc")	0–255 整数	连续内存块（可原地修改）
范围 range	❌ 不可变	range(0, 10)	整数（惰性生成）	仅存 start/stop/step

1.1 示例对比

# 列表：动态增删
lst = [1, "a", 3.14]
lst.append(4)  # [1, 'a', 3.14, 4]
print(lst)

# 元组：不可修改，常用作字典键
tup = (1, "a", 3.14)
# tup[0] = 2        # TypeError
print(tup)

# 字节数组：二进制数据原地修改
barr = bytearray(b"hello")
barr[0] = 72  # bytearray(b'Hello')
print(barr)

2 标准库中的特殊序列（collections 模块）

这些类型实现了序列协议，但行为与内置序列有差异：

类型	用途	关键特性
deque	双端队列	两端 append/pop 均为 O(1)
namedtuple	具名元组	可通过字段名访问（如 p.x）
UserList	列表包装器	便于继承并自定义列表行为

from collections import deque, namedtuple

# deque：高效头尾操作
dq = deque([1, 2, 3])
dq.appendleft(0)  # deque([0, 1, 2, 3])
print(dq)

# namedtuple：自解释的数据结构
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, 20)
print(p.x, p[0])  # 10 10

3 其他满足序列协议的第三方类型

数组 array.array（标准库模块）：

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3])  # 类型码 'i' 表示有符号整型
arr.append(4)  # 元素必须是同类型 C 数据，内存极紧凑
print(arr)

NumPy 数组 ndarray（第三方库）：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr[1:])  # 支持切片等序列操作，并附带广播等高级特性

内存视图 memoryview：
本身不是序列，但可通过缓冲区协议操作 bytes / bytearray 底层内存而不复制数据。

4 通用序列操作（所有序列均支持）

操作	示例	说明
索引	s[0]，s[-1]	正向/反向取单个元素
切片	s[1:5:2]	返回同类型新序列
拼接	s + t	仅限同类型（如 list+list）
重复	s * n	重复 n 次
长度	len(s)	元素个数
成员检查	x in s	线性搜索（str/bytes 可子串搜索）
最小/最大	min(s)，max(s)	元素必须可比较
迭代	for item in s:	按索引顺序遍历

s = [10, 20, 30, 40]
print(s[1:3])  # [20, 30]
print(25 in s)  # False
print(len(s))  # 4

5 选择指南速查

场景需求	推荐序列类型
需要频繁增删元素（尾部）	list
需要频繁头尾操作	collections.deque
数据不应被修改（常量、字典键）	tuple
处理文本数据	str
处理二进制文件/网络包	bytes / bytearray
数值数组且追求内存效率	array.array 或 numpy.ndarray
生成大范围整数循环	range（惰性，内存 O(1)）

5.1 自检：我的对象是序列吗？

可通过检查是否实现 __getitem__ 和 __len__ 协议来判定：

def is_sequence(obj):
    return hasattr(obj, '__getitem__') and hasattr(obj, '__len__')


print(is_sequence([1, 2]))  # True
print(is_sequence("abc"))  # True
print(is_sequence({1, 2}))  # False（集合无序，无 __getitem__）