内置序列类型
序列类型按照存放内容来分类：
- 容器序列——容器序列存放的是它们所包含的任意类型的对象的引用；主要包括 list、tuple 和 collections.deque
- 扁平序列——扁平序列里存放的是值而不是引用，换句话说，扁平序列其实是一段连续的内存空间。主要包含 str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array
序列类型还能按照能否被修改来分类：
- 可变序列：list、bytearray、array.array、collections.deque 和 memoryview
- 不可变序列：tuple、str 和 bytes
针对这些序列，我们学习了解一下。
1.首先是文本序列类型——str
该类型只存放文本数据，也就是我们常说的字符串，字符串一旦初始化，便不可修改。
s1 = 'hello'
print(s1)
print(id(s1))
s1 = 'world'
print(s1)
print(id(s1))
hello
2187069513944
world
2187069514896
2.列表类型——list
列表是可变序列，通常用于存储同类项目的有序集合。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。
classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
print(id(classmates))
print(classmates)
classmates.append('Nike')
print(id(classmates))
print(classmates)
classmates.extend(['Kitty'])
print(id(classmates))
print(classmates)
1594487562824
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
1594487562824
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Nike']
1594487562824
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Nike', 'Kitty']
3.元组类型——tuple
元组是不可变序列，通常用于存储异构数据的集合（例如由enumerate() 内置函数生成的2元组）。元组还用于需要不可变的同类数据序列的情况（例如允许在一个set或 一个dict实例中存储）。
元组是另一个数据类型，类似于 List（列表）。元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。
# 在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。
tt = (1,)
print(tt)
# tt = (1)#定义的不是tuple，是1这个数！
# print(tt)
# >>1
最后来看一个“可变”的tuple：
ttt = (1,2,[30,40])
ttt[2].append(50)
ttt[2][1] = 70
整个过程分为三步：
表面上看，tuple 的元素确实变了，但其实变的不是 tuple 的元素，而是 list 的元素。tuple 一开始指向的 list 并没有改成别的 list，所以，tuple 所谓的“不变”是说，tuple 的每个元素，指向永远不变。即指向 1，就不能改成指向 11，指向一个 list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个 list 本身是可变的！
4.双向列表类型——collections.deque
Deque队列是由栈或者queue队列生成的。Deque 支持线程安全，内存高效添加(append)和弹出(pop)，从两端都可以，两个方向的大概开销都是 O(1) 复杂度。虽然 list 对象也支持类似操作，不过这里优化了定长操作和 pop(0) 和 insert(0, v) 的开销。它们引起 O(n) 内存移动的操作，改变底层数据表达的大小和位置。
from collections import deque
dq = deque(['a','b','c'])
dq.append('x')
dq.appendleft('y')
print(dq)
>>deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
5.字节序列—bytes
在 Python3 以后，字符串和 bytes 类型彻底分开了。字符串是以字符为单位进行处理的，bytes 类型是以字节为单位处理的。
bytes 数据类型在所有的操作和使用甚至内置方法上和字符串数据类型基本一样，也是不可变的序列对象。
b = b'' # 创建一个空的bytes
b = bytes() # 创建一个空的bytes
print(b)
b = b'hello' # 直接指定这个hello是bytes类型
print(b)
#bytes与str相互转换
b = bytes('string',encoding='utf-8') #利用内置bytes方法，将字符串转换为指定编码的bytes
print(b)
b = 'world'.encode('utf-8') # 利用字符串的encode方法编码成bytes，默认为utf-8类型
print(b)
# s = b'beijing'.decode('utf-8')
s = b'beijing'.decode()#直接以默认的utf-8编码解码bytes成string
print(s)
b''
b'hello'
b'string'
b'world'
beijing
对于bytes，我们只要知道在Python3中某些场合下强制使用，以及它和字符串类型之间的互相转换，其它的基本照抄字符串。
6.字节数组—bytearray
bytearray 是字节组成的有序的可变序列。
ba = bytearray()
print(ba)
ba = bytearray(b'hello Python')
print(ba)
ba = bytearray('hello Python','utf-8')
print(id(ba))
ba.append(21)
print(id(ba))
del ba[5:7]
print(ba)
print(id(ba))
ba = bytearray([94, 91, 101, 125, 111, 35, 120, 101, 115, 101, 200])
print(ba)
bytearray(b'')
bytearray(b'hello Python')
2578379269264
2578379269264
bytearray(b'helloython\x15')
2578379269264
bytearray(b'^[e}o#xese\xc8')
7.memoryview 对象
memoryview 对象允许python代码访问支持缓存协议的对象的内部数据而不要 copy。内存通常被理解为简单的字节。注意，不能修改 memoryview 对象的大小。
该对象我们用的比较少，这里结合实际案例进行分析。
memoryview 为支持 buffer protocol[1,2] 的对象提供了按字节的内存访问接口，好处是不会有内存拷贝。
默认 str 和 bytearray 支持 buffer procotol。
下面两种行为的对比：
简单点就是，str 和 bytearray 的切片操作会产生新的切片 str 和 bytearry 并拷贝数据，使用 memoryview 之后不会。
- 不使用 memoryview
a = 'aaaaa' b = a[:2] # 会产生新的字符串 print(b) a = bytearray(b'aaaaa') b = a[:2] # 会产生新的bytearray b[:2] = b'bb' # 对b的改动不影响a print(b) print(a) 输出： aa bytearray(b'bb') bytearray(b'aaaaa') - 使用 memoryview
a = b'aaaaa' ma = memoryview(a) print(ma.readonly) # 只读的memoryview print(ma.tobytes()) mb = ma[:2] # 不会产生新的字符串 print(mb.tobytes()) a = bytearray(b'aaaaa') ma = memoryview(a) print(ma.readonly) ## 可写的memoryview mb = ma[:2] # 不会会产生新的bytearray mb[:2] = b'bb' # 对mb的改动就是对ma的改动 print(mb.tobytes()) print(ma.tobytes()) 输出： True b'aaaaa' b'aa' False b'bb' b'bbaaa'
8.array.array
在 Python 中，列表是一个动态的指针数组，.而 array 模块所提供的 array 对象则是保存相同类型的数值的动态数组。python 有提供一个 array 模块，用于提供基本数字，字符类型的数组。用于容纳字符号，整型，浮点等基本类型。这种模块主要用于二进制上的缓冲区，流的操作。
数组类型
Note: 这里只是规定了对应的最小字节，而不是真实占用的内存字节数！！！如lz使用的 64 位机测试的'i'对应的字节数为 4 而不是 2（32 位机才是 2 吧可能）！
import array
a = array.array('i')
print(a.__sizeof__())
#64
a = array.array('i',[1])
print(a.__sizeof__())
#68
print(a.itemsize)
#4
类似于其他 python 序列，可以采用同样方式扩展和处理 array。支持的操作包括分片，迭代以及向末尾增加元素。
a = array.array('i')
a.append(3)
a.extend(range(3))
print(a)
a.pop() #删除最后一个
print(a)
数组 array 排序实现方法：
import random
a = array.array('i', [random.randint(1, 100) for _ in range(10)])
print(a)
# 从Python3.4开始，数组（array）类型不再支持诸如list.sort()这种排序方法。
a = array.array(a.typecode, sorted(a))
print(a)
print(a.tolist())
import bisect
i = 50
bisect.insort(a,i)
print(a)
结果如下：
array('i', [95, 46, 62, 85, 27, 36, 12, 24, 96, 71])
array('i', [12, 24, 27, 36, 46, 62, 71, 85, 95, 96])
[12, 24, 27, 36, 46, 62, 71, 85, 95, 96]
array('i', [12, 24, 27, 36, 46, 50, 62, 71, 85, 95, 96])
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