python之collections模块（nametuple,Counter）

前言：

import collections
print([name for name in dir(collections) if not name.startswith("_")])

['AsyncIterable', 'AsyncIterator', 'Awaitable', 'ByteString', 'Callable', 'ChainMap', 'Container', 'Coroutine', 
'Counter', 'Generator', 'Hashable', 'ItemsView', 'Iterable', 'Iterator', 'KeysView', 'Mapping', 'MappingView', 
'MutableMapping', 'MutableSequence', 'MutableSet', 'OrderedDict', 'Sequence', 'Set', 'Sized', 'UserDict', 'UserList', 
'UserString', 'ValuesView', 'abc', 'defaultdict', 'deque', 'namedtuple']

 常用：

a）Counter： 计数器，用于统计元素的数量

b）OrderDict：有序字典

c）defaultdict：值带有默认类型的字典

d）namedtuple：可命名元组，通过名字来访问元组元素

e）deque :双向队列，队列头尾都可以放，也都可以取（与单向队列对比，单向队列只能一头放，另一头取）

1.from collections import namedtuple

from collections import namedtuple

# 定义一个namedtuple类型User，并包含name，sex和age属性。
User = namedtuple('User', ['name', 'sex', 'age'])

也可以不用列表使用空格间隔的str也可以

User = namedtuple('User', 'name sex age')

# 创建一个User对象 user = User(name='wqb', sex='male', age=24) # 也可以通过一个list来创建一个User对象，这里注意需要使用"_make"方法 user = User._make(['wqb', 'male', 24]) print(user) # User(name='wqb', sex='male', age=24) # 获取用户的属性 print(user.name) print(user.sex) print(user.age) # 修改对象属性，注意要使用"_replace"方法 user = user._replace(age=22) print(user) # User(name='wqb', sex='male', age=22) # 将User对象转换成字典，注意要使用"_asdict" print(user._asdict()) # OrderedDict([('name', 'wqb'), ('sex', 'male'), ('age', 22)])

适用地方：

学生信息系统：

       （名字，年龄,性别，邮箱地址）为了减少存储开支，每个学生的信息都以一个元组形式存放

       如：

       ('tom', 18,'male','tom@qq.com' )

       ('jom', 18,'mal','jom@qq.com' ) .......

       这种方式存放，如何访问呢？

#!/usr/bin/python3
 
student = ('tom', 18, 'male', 'tom @ qq.com' )
print(student[0])
if student[1] > 12:
    ...
if student[2] == 'male':  
    ...

出现问题，程序中存在大量的数字index，可阅读性太差，无法知道每个数字代替的含义=》

如何解决这个问题？

方法1：

#!/usr/bin/python3
 
# 给数字带上含义，和元组中一一对应
name, age, sex, email = 0, 1, 2, 3                        
# 高级：name, age, sex, email = range(4)
student = ('tom', 18, 'male', 'tom @ qq.com' )
print(student[name])
if student[age] > 12:
     print('True')
if student[sex] == 'male':
    print('True')

方法2：

　　通过 collections库的 nametuple模块

rom collections import namedtuple
 
# 生成一个Student类
Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'sex', 'email'])
 
s = Student('tom', 18, 'male', 'tom@qq.com')

print(s.name, s.age, s.sex, s.email)

 2.from collections import counter

用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。

创建：

# 创建一个空的Counter类
c0=Counter()

# 从一个可iterable对象（list、tuple、dict、字符串等）创建
cs=Counter("axcvcx")
cl=Counter([1,2,3,4])
cm=Counter({'a':2,'c':3,'d':5})

 # 从一组键值对创建
ceq=Counter(a=2,b=3,c=6)

Counter()
Counter({'x': 2, 'c': 2, 'v': 1, 'a': 1})
Counter({1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})
Counter({'d': 5, 'c': 3, 'a': 2})
Counter({'c': 6, 'b': 3, 'a': 2})

用键访问计数值

当键不存在的时候，不会报错而是返回0

>>> c = Counter("abcdefgab")
>>> c["a"]
2
>>> c["c"]
1
>>> c["h"]
0

 计数器更新

增加和减法（update,substract）==>参数可以是iterable对象也可是Counter对象==>没有返回值，修改的是本身

c=Counter("asdfgg")
c2=Counter("aaa")
c.update(c2)
print(c)
# Counter({'a': 4, 'd': 1, 'f': 1, 'g': 2, 's': 1})
c.update("ssss")
print(c)
# Counter({'s': 5, 'a': 4, 'g': 2, 'd': 1, 'f': 1})

c=Counter("asdfgg")
c2=Counter("aaa")
c.subtract(c2)
print(c)
# Counter({'g': 2, 'f': 1, 'd': 1, 's': 1, 'a': -2})
c.subtract("ssss")
print(c)
# Counter({'g': 2, 'f': 1, 'd': 1, 'a': -2, 's': -3})

键的删除和修改

当值为零的时候并不意味着值被删除，要删除‘键值对’用 del

c=Counter("asdfgg")
c.subtract("s")
print(c)
# Counter({'g': 2, 'f': 1, 'd': 1, 'a': 1, 's': 0})
del c["a"]
print(c)
# Counter({'g': 2, 'f': 1, 'd': 1, 's': 0})

elements()

返回一个迭代器<class 'itertools.chain'>。元素被重复了多少次，在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序，个数小于1的元素不被包含。

c=Counter({"a":1,"b":2,"c":-1,"d":0,"e":5})
print(type(c.elements()),c.elements(),list(c.elements()))
# <class 'itertools.chain'> 
# <itertools.chain object at 0x0000020D9A71D5F8>
# ['e', 'e', 'e', 'e', 'e', 'a', 'b', 'b']

most_common(n)

返回一个TopN列表。------>说明是排好顺序的（有序）。如果n没有被指定，则返回所有元素。当多个元素计数值相同时，优先返回key键Hash靠前的。

def most_common(self, n=None):
    '''List the n most common elements and their counts from the most
    common to the least.  If n is None, then list all element counts.
    >>> Counter('abcdeabcdabcaba').most_common(3)
    [('a', 5), ('b', 4), ('c', 3)]
    '''
    # Emulate Bag.sortedByCount from Smalltalk
    if n is None:
        return sorted(self.items(), key=_itemgetter(1), reverse=True)
    return _heapq.nlargest(n, self.items(), key=_itemgetter(1))

c=Counter({"a":1,"b":2,"c":-1,"d":1,"e":5})
print(c.most_common())
# [('e', 5), ('b', 2), ('a', 1), ('d', 1), ('c', -1)]
print(c.most_common(3))
# [('e', 5), ('b', 2), ('a', 1)]

浅拷贝copy

c=Counter({"a":1,"b":2,"c":-1,"d":1,"e":5})
c2=c.copy()
print(c2)
# Counter({'e': 5, 'b': 2, 'd': 1, 'a': 1, 'c': -1})
c.update("aaa")
print(c2)
# Counter({'e': 5, 'b': 2, 'd': 1, 'a': 1, 'c': -1})

算数和集合操作

+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是，得到的Counter对象将删除小于1的元素。

c1=Counter({"a":1,"b":2,"c":-1,"d":1,"e":5})
c2=Counter(a=2,b=3)
#值小于0的数结果不显示
c1+c2 # 加
# Counter({'a': 3, 'b': 5, 'd': 1, 'e': 5})
c2-c1 #减
# Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1})

c1=Counter({"a":1,"b":2,"c":-1,"d":1,"e":5})
c2=Counter(a=2,b=3)
## 交集:  保留相同key键的并保留min(c[x], d[x])值
c1&c2
# Counter({'a': 1, 'b': 2})

## 并集:  保留所有key键的并保留max(c[x], d[x])值
c1|c2
Counter({'a': 2, 'b': 3, 'd': 1, 'e': 5})

#也只保留计数为正数的元素

其他操作

sum(c.values())  # 所有计数的总数
c.clear()  # 重置Counter对象，注意不是删除
list(c)  # 将c中的键转为列表=》由tuple构成的list
set(c)  # 将c中的键转为set
dict(c)  # 将c中的键值对转为字典
c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n个元素
c += Counter()  # 移除0和负值