collections_python常用库总结

内容主要来自www.ziwenxie.site/2016/12/10/python-stand-library-collections/，在此感谢

这里我们介绍几种类型

1 defaultdict    

2 OrderedDict

3 deque

4 ChainMap

5 Couter

6 nametuple

1 defualtdict

defaultdict(default_factory)

在普通的dict(字典)之上添加了default_factory, default_factory参数可以指定成list, set, int等各种合法类型。

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]

1.1 lsit型

现在我们想要将这个list转换成一个dict(字典)，这个dict的key(键)对应一种color，dict的value(值)设置为一个list存放color对应的多个值。我们可以使用defaultdict(list)来解决这个问题。

# d可以看作一个dict(字典)，dict的value是一个list(列表)
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...     d[k].append(v)
...
>>> d
defaultdict(<class 'list'>, {'blue': [2, 4, 4], 'red': [1, 3, 1]})

1.2 set型

上面这个例子中有一些不完美的地方，比如说{‘blue’: [2, 4, 4], ‘red’: [1, 3, 1]}这个defaultdict中blue颜色中包含两个4，red颜色中包含两个1，但是我们不希望含有重复的元素，这个时候可以考虑使用defaultdict(set)来解决这个问题。set(集合)相比list(列表)的不同之处在于set中不允许存在相同的元素。

>>> d = defaultdict(set)
>>> for k, v in s:
...     d[k].add(v)
...
>>> d
defaultdict(<class 'set'>, {'blue': {2, 4}, 'red': {1, 3}})

1.3 int型

>>> s = 'hello world'

通过使用defaultdict(int)的形式我们来统计一个字符串中每个字符出现的个数。

>>> d = defaultdict(int)
>>> for k in s:
...     d[k] += 1
...
>>> d
defaultdict(<class 'int'>, {'o': 2, 'h': 1, 'w': 1, 'l': 3, ' ': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'r': 1})

2 OrderDict

我们知道默认的dict(字典)是无序的，但是在某些情形我们需要保持dict的有序性，这个时候可以使用OrderedDict，它是dict的一个subclass(子类)，但是在dict的基础上保持了dict的有序型，下面我们来看一下使用方法。

>>> from collections import OrderedDict
# 无序的dict
>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}

这是一个无序的dict(字典)，现在我们可以使用OrderedDict来让这个dict变得有序。

2.1 基本生成OrderedDict类型

# 将d按照key来排序
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
# 将d按照value来排序
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
# 将d按照key的长度来排序
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])

2.2 popitem(last=True)

使用popitem(last=True)方法可以让我们按照LIFO(先进后出)的顺序删除dict中的key-value，即删除最后一个插入的键值对，如果last=False就按照FIFO(先进先出)删除dict中key-value。

>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
# 将d按照key来排序
>>> d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
>>> d
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
# 使用popitem()方法来移除最后一个key-value对
>>> d.popitem()
('pear', 1)
# 使用popitem(last=False)来移除第一个key-value对
>>> d.popitem(last=False)
('apple', 4)

2.3 move_to_end(key, last=True)

使用move_to_end(key, last=True)来改变有序的OrderedDict对象的key-value顺序，通过这个方法我们可以将排序好的OrderedDict对象中的任意一个key-value插入到字典的开头或者结尾。

>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d
OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])
# 将key为b的key-value对移动到dict的最后
>>> d.move_to_end('b')
>>> d
OrderedDict([('a', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None), ('b', None)])
>>> ''.join(d.keys())
'acdeb'
# 将key为b的key-value对移动到dict的最前面
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d.keys())
'bacde'

3 deque

list存储数据的优势在于按找索引查找元素会很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为它是是单链表的数据结构。deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈，而且线程安全。

list只提供了append和pop方法来从list的尾部插入/删除元素，但是deque新增了appendleft/popleft允许我们高效的在元素的开头来插入/删除元素。而且使用deque在队列两端添加（append）或弹出（pop）元素的算法复杂度大约是O(1)，但是对于list对象改变列表长度和数据位置的操作例如 pop(0)和insert(0, v)操作的复杂度高达O(n)。deque与list的操作基本类似。

>>> from collections import deque
>>> d = deque('ghi')                 # make a new deque with three 

>>> d.append('j')                    # add a new entry to the right side
>>> d.appendleft('f')                # add a new entry to the left side
>>> d                                # show the representation of the deque
deque(['f', 'g', 'h', 'i', 'j'])

>>> d.pop()                          # return and remove the rightmost item
'j'
>>> d.popleft()                      # return and remove the leftmost item
'f'

4 ChainMap

ChainMap用来将多个dict(字典)组成一个list(只是比喻)，可以理解成合并多个字典，但和update不同，而且效率更高。

但是我的py2.7.6没有提供该方法，等换版本再说吧

5 Counter

Counter也是dict的一个subclass，它是一个无序容器，可以看做一个计数器，用来统计相关元素出现的个数。

5.1 Counter基本创建

>>> from collections import Counter
>>> cnt = Counter()
# 统计列表中元素出现的个数
>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
...  cnt[word] += 1
...
>>> cnt
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})
# 统计字符串中元素出现的个数
>>> cnt = Counter()
>>> for ch in 'hello':
...     cnt[ch] = cnt[ch] + 1
...
>>> cnt
Counter({'l': 2, 'o': 1, 'h': 1, 'e': 1})

5.2 Counter.elements()

使用elements()方法按照元素的出现次数返回一个iterator(迭代器)，元素以任意的顺序返回，如果元素的计数小于1，将忽略它。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> c
Counter({'a': 4, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2})
>>> c.elements()
<itertools.chain object at 0x7fb0a069ccf8>
>>> next(c)
'a'
# 排序
>>> sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

5.3 Counter.most_common(n)

使用most_common(n)返回一个list, list中包含Counter对象中出现最多前n个元素。

>>> c = Counter('abracadabra')
>>> c
Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'd': 1, 'c': 1})
>>> c.most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]

6 namedtuple

使用namedtuple(typename, field_names)命名tuple中的元素来使程序更具可读性。

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('PointExtension', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.__class__.__name__
'PointExtension'
>>> p.x
1
>>> p.y
2