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  • collections模块

    在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

    1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

    2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象

    3.Counter: 计数器,主要用来计数

    4.OrderedDict: 有序字典

    5.defaultdict: 带有默认值的字典

     

    可命名元祖  namedtuple

    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:

    print(1,2)  #很难看出来是用来表示什么的

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

    这时,namedtuple就派上了用场:

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

    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  队列

    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')
    print(q)
    
    deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

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

    OrderedDict  有序字典

    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)])
    print(d) # dict的Key是无序的   3.6版本后字典默认有序
    {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
    od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    print(od) # OrderedDict的Key是有序的
    OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

    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
    print(od.keys())   # 按照插入的Key的顺序返回
    odict_keys(['z', 'y', 'x'])

    defaultdict 默认字典

    有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

    即: {'k1': 大于66 'k2': 小于66}
    原生字典解决方法
    values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
    
    my_dict = {}
    
    for value in  values:
        if value>66:
            if my_dict.has_key('k1'):
                my_dict['k1'].append(value)
            else:
                my_dict['k1'] = [value]
        else:
            if my_dict.has_key('k2'):
                my_dict['k2'].append(value)
            else:
                my_dict['k2'] = [value]
    from collections import defaultdict
    
    values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
    
    my_dict = defaultdict(list)
    
    for value in  values:
        if value>66:
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'].append(value)

    使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'
    print(dd['key1'])   # key1存在
    'abc'
    print(dd['key2'])   # key2不存在,返回默认值
    
    'N/A'

       Counter  计数

     Counter类的目的是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)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

    c = Counter('abcdeabcdabcaba')
    print (c)
    输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wzbk/p/8569232.html
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