一文读懂Python中所有类数组数据类型：list、tuple、array及转换

键盘旁的猫

发布时间：2026-10-13| 5人浏览过

原创

本文系统梳理Python中常见的类数组数据结构，包括可变列表list、不可变元组tuple、定长数组array.array以及字符串序列str、bytes和bytearray。详细对比它们在内存占用、可变性及元素类型限制上的差异，并提供各类型间相互转换的代码示例，帮助开发者根据性能与功能需求选择合适的数据结构。

Python数组类型概览

前言

数组结构是各类编程语言的基础组件，本文将盘点Python中实现“数组”概念的多种数据类型。

list
tuple
array.array
str
bytes
bytearray

严格来说，将上述类型统称为“数组”并不准确。此处将数组视为广义概念，涵盖列表、序列及数组等类数组（array-like）数据类型。

注：本文所有代码示例均在Python 3.7环境下运行。

可变动态列表list

0x00 可变动态列表list

list是Python中使用频率最高的数组类型。其核心特征为可变且支持动态扩容，可存储任意Python对象，且无需预先指定元素类型。

使用方式十分简便。


>>> arr = ["one","two","three"]
>>> arr[0]
'one'
# 动态扩容
>>> arr.append(4)
>>> arr
['one', 'two', 'three', 4]
# 删除一个元素
>>> del arr[2]
>>> arr
['one', 'two', 4]

不可变元组tuple

0x01 不可变元组tuple

tuple的操作逻辑与list相似，但具备不可变性，不支持扩容，可存储任意Python对象，同样无需指定元素类型。


>>> t = 'one','two',3
>>> t
('one', 'two', 3)
>>> t.append(4)
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'
>>> del t[0]
TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion

tuple支持+运算符，该运算会创建一个新的tuple对象来存储合并后的数据。


>>> t+(1,)
('one', 'two', 3, 1)
>>> tcopy = t+(1,)
>>> tcopy
('one', 'two', 3, 1)
>>> id(tcopy)
4604415336
>>> id(t)
4605245696

执行+运算后，原对象与新对象的内存地址不同。

定长数组array.array

0x02 array.array

若需在Python中实现类似其他语言的标准数组结构，需使用array模块。其特点是可变、仅存储相同类型的数值，无法存储对象。

由于array在创建时需指定元素数据类型，因此其空间性能优于list和tuple。


# 使用时指定元素数据类型为`float`
>>> arr = array.array('f', (1.0, 1.5, 2.0, 2.5))
>>> arr
array('f', [1.0, 1.5, 2.0, 2.5])
# 修改一个元素
>>> arr[1]=12.45
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.0, 2.5])
# 删除一个元素
>>> del arr[2]
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5])
# 增加一个元素
>>> arr.append(4.89)
>>> arr
array('f', [1.0, 12.449999809265137, 2.5, 4.889999866485596])
# 如果将一个字符串类型数据存储到一个浮点数的数组将会报错
>>> arr[0]='hello'
TypeError: must be real number, not str

array中元素的数据类型参考下表。

Type code	C Type	Python Type
'b'	signed char	int
'B'	unsigned char	int
'u'	Py_UNICODE	Unicode character
'h'	signed short	int
'H'	unsigned short	int
'i'	signed int	int
'I'	unsigned int	int
'l'	signed long	int
'L'	unsigned long	int
'q'	signed long long	int
'Q'	unsigned long long	int
'f'	float	float
'd'	double	float

字符串与字节序列处理

0x03 字符串序列str

在Python 3中，使用str对象表示文本字符序列（与Java中的String类似）。其特点为不可变的Unicode字符序列。

str中的每个元素均为字符串对象。


>>> s ='123abc'
>>> s
'123abc'
>>> s[0]
'1'
>>> s[2]
'3'
# 字符串是不可变的序列，不能删除其中的元素
>>> del s[1]
TypeError: 'str' object doesn't support item deletion 
# 要对字符串进行操作，可以转化成list 
>>> sn = list(s)
>>> sn
['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c']
>>> sn.append(9)
>>> sn
['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c', 9]
# 字符串中的元素也是字符串对象
>>> type(s[2])
<class 'str'>
>>> type(s)
<class 'str'>

str对象同样支持+操作，该操作会生成存储新数据的新对象。


>>> s2 = s+'33'
>>> s2
'123abc33'
>>> id(s2)
4605193648
>>> id(s)
4552640416

0x04 bytes

bytes对象用于存储字节序列，特点为不可变存储，可存储0-256范围内的数值。


>>> b = bytes([0,2,4,8])
>>> b[2]
4
>>> b
b'\x00\x02\x04\x08'
>>> b[0]=33
TypeError: 'bytes' object does not support item assignment
>>> del b[0]
TypeError: 'bytes' object doesn't support item deletion

0x05 bytearray

bytearray对象与bytes类似，用于存储字节序列。其特点为可变且支持动态扩容。


>>> ba = bytearray((1,3,5,7,9))
>>> ba
bytearray(b'\x01\x03\x05\x07\t')
>>> ba[1]
3
# 删除一个元素
>>> del ba[1]
>>> ba
bytearray(b'\x01\x05\x07\t')
>>> ba[0]=2
>>> ba[0]
2
# 添加一个元素
>>> ba.append(6)
# 只能添加字节
>>> ba.append(s)
TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer
>>> ba
bytearray(b'\x02\x05\x07\t\x06')
# 字节的范围是0-256
>>> ba[2]=288
ValueError: byte must be in range(0, 256)

bytearray可转换为bytes对象，但转换效率相对较低。


# bytearray转成bytes将生成一个新对象
>>> bn = bytes(ba)
>>> id(bn)
4604114344
>>> id(ba)
4552473544

数据类型相互转换

0x06 各类型相互转换 tuple转list


>>> tuple(l)
('a', 'b', 'c')

list转tuple


>>> t
('a', 'b', 'c')
>>> list(t)
['a', 'b', 'c']

str转list


>>> l = list('abc')
>>> l
['a', 'b', 'c']

list转str


>>> l
['a', 'b', 'c']
>>> ''.join(l)
'abc'

str转bytes


>>> s = '123'
>>> bytes(s)
TypeError: string argument without an encoding
>>> bytes(s,encoding='utf-8')
b'123'
# 或者使用str的encode()方法
>>> s.encode()
b'123'

bytes转str


>>> b = b'124'
>>> b
b'124'
>>> type(b)
<class 'bytes'>
>>> str(b,encoding='utf-8')
'124'
# 或使用bytes的decode()
>>> b.decode()
'124'

总结与参考资料

0x07 总结

上述数据类型均为Python内置类型，实际开发中应根据具体需求选择合适的数据结构。例如，当存储元素类型多样时，应选用list或tuple；而array.array具有较好的空间性能，但仅能存储单一类型。在许多业务场景中，list或tuple已能满足需求，但了解其他数据结构有助于在开发基础组件时考量性能，或在阅读他人代码时做到心中有数。

0x08 学习资料