Производительные массивы объектов в Python ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь создать разреженную структуру данных в Python, но мне сложно собрать правильный набор примитивов для выполнения работы.
Структура данных представляет собой страницу -таблица, мало чем отличающаяся от тех, которые можно найти в современных компьютерных архитектурах. Идея состоит в том, что структура данных является разреженной до тех пор, пока она не будет заполнена. Чтобы реализовать это, мне нужно, чтобы исполнитель управлял массивом массивов.
В моем случае я хочу определить, какие IP-адреса встречаются во время данной операции. Добавление IP-адреса в структуру данных выглядит следующим образом:

Код: Выделить всё

    def __setitem__(self, key, value):
p = IpTable._parts(key)

map = self._map
for idx in p[0:3]:
if type(np.ndarray) != type(map[idx]):
map[idx] = np.zeros(256)
map = map[idx]
map[p[3]] = value

где _parts() принимает, например. 192.168.0.1 и выдает [192, 168, 0, 1]. Я подумал, что, может быть, я мог бы использовать здесь NumPy (или даже разреженные массивы SciPy), но я думаю, что мой вывод таков, что они в первую очередь нацелены на матричные математические операции; им не нравилось, когда я устанавливал значения, отличные от целых чисел. В моем случае мне нужно установить значения элементов в виде последующих массивов.
Одна запись в структуре данных может выглядеть так:

Код: Выделить всё

A[192] = B
B[168] = C
C[0] =   D
D[1] =   value

Я что-то упускаю из-за NumPy/SciPy или это неподходящие инструменты для этой работы? Я надеялся сделать это достаточно производительным, иначе я знаю, что мог бы просто использовать объекты напрямую, например:

Код: Выделить всё

A['192.168.0.1'] = value

Но, учитывая, что он, вероятно, использует внутренние хэш-таблицы, возможно, это тоже не такой уж плохой выбор.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... -in-python