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:
1 >>> from collections import namedtuple 2 >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) 3 >>> p = Point(1, 2) 4 >>> p.x 5 1 6 >>> p.y 7 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:
1 # namedtuple('名称', [属性list]): 2 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:
1 >>> from collections import deque 2 >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) 3 >>> q.append('x') 4 >>> q.appendleft('y') 5 >>> q 6 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
:
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。
Order
1 >>> from collections import defaultdict 2 >>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A') 3 >>> dd['key1'] = 'abc' 4 >>> dd['key1'] # key1存在 5 'abc' 6 >>> dd['key2'] # key2不存在,返回默认值 7 'N/A'
edDict
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
:
注意,OrderedDict
的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
1 >>> od = OrderedDict() 2 >>> od['z'] = 1 3 >>> od['y'] = 2 4 >>> od['x'] = 3 5 >>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回 6 ['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:
1 from collections import OrderedDict 2 3 class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict): 4 5 def __init__(self, capacity): 6 super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__() 7 self._capacity = capacity 8 9 def __setitem__(self, key, value): 10 containsKey = 1 if key in self else 0 11 if len(self) - containsKey >= self._capacity: 12 last = self.popitem(last=False) 13 print 'remove:', last 14 if containsKey: 15 del self[key] 16 print 'set:', (key, value) 17 else: 18 print 'add:', (key, value) 19 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:
1 >>> from collections import Counter 2 >>> c = Counter() 3 >>> for ch in 'programming': 4 ... c[ch] = c[ch] + 1 5 ... 6 >>> c 7 Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 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。