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  • collections模块

    collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。

    namedtuple


    我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:

    p = (1,2)

    但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

    定义一个class又小题大做了,这时,namedtuple就派上了用场:

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

    namedtuple是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

    这样一来,我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型,它具备tuple的不变性,又可以根据属性来引用,使用十分方便。

    可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类:

    isinstance(p, Point)
    True
    isinstance(p, tuple)
    True

    类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:

    # namedtuple('名称', [属性list]):
    Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

    deque


    使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。

    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:

    from collections import deque
    q = deque(['a', 'b', 'c'])
    q.append('x')
    q.appendleft('y')
    q
    deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

    deque除了实现list的append()和pop()外,还支持appendleft()和popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

    defaultdict


    使用dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict:

    from collections import defaultdict
    dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
    dd['key1'] = 'abc'
    dd['key1'] # key1存在
    'abc'
    dd['key2'] # key2不存在,返回默认值
    'N/A'

    注意默认值是调用函数返回的,而函数在创建defaultdict对象时传入。

    除了在Key不存在时返回默认值,defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

    OrderedDict


    使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。

    如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict:

    from collections import OrderedDict
    d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    d # dict的Key是无序的
    {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    od # OrderedDict的Key是有序的
    OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

    注意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:

    od = OrderedDict()
    od['z'] = 1
    od['y'] = 2
    od['x'] = 3
    od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
    odict_keys(['z', 'y', 'x'])

    OrderedDict可以实现一个FIFO(先进先出)的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的Key:

    from collections import OrderedDict
    
    class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
    
        def __init__(self, capacity):
            super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
            self._capacity = capacity
    
        def __setitem__(self, key, value):
            containsKey = 1 if key in self else 0
            if len(self) - containsKey >= self._capacity:
                last = self.popitem(last=False)
                print('remove:', last)
            if containsKey:
                del self[key]
                print('set:', (key, value))
            else:
                print('add:', (key, value))
            OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

    Counter


    Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:

    from collections import Counter
    c = Counter()
    for ch in 'programming':
        c[ch] = c[ch] + 1
    c
    Counter({'p': 1, 'r': 2, 'o': 1, 'g': 2, 'a': 1, 'm': 2, 'i': 1, 'n': 1})

    Counter实际上也是dict的一个子类,上面的结果可以看出,字符'g'、'm'、'r'各出现了两次,其他字符各出现了一次。

    总结


    collections模块提供了一些有用的集合类,可以根据需要选用。

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lulingjie/p/11419010.html
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