Python基础 collections模块

collections模块

collections模块在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,还提供了几个额外的数据类型:ChainMap、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子类
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

nametuple:

 1 """
 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。
 3 
 4 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。
 5 """
 6 from collections import namedtuple
 7 Point= namedtuple("Point",['x','y'])
 8 p=Point(1,2)
 9 print(p.x,p.y)
10 print(isinstance(p,Point))
11 print(isinstance(p,tuple))
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deque:

 1 """
 2 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。
 3 
 4 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:
 5 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。
 6 """
 7 from collections import deque
 8 q=deque(['a','b','c'])
 9 q.append('x')
10 q.appendleft('z')
11 print(q)
12 q.popleft()
13 print(q)
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Counter:

 1 """
 2 Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:
 3 Counter实际上也是dict的一个子类
 4 """
 5 
 6 from collections import Counter
 7 c=Counter()
 8 for ch in "acceptable":
 9     c[ch]=c[ch]+1
10 print(c)
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OrderedDict:

 1 """
 2 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。
 3 
 4 如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict:
 5 OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
 6 
 7 """
 8 from collections import OrderedDict
 9 d=dict([("a",1),("b",2),("c",3)])
10 print(d)
11 od=OrderedDict([("a",1),("b",2),("c",3)])
12 print(od)
13 
14 od1=OrderedDict()
15 od1['z']=1
16 od1['y']=2
17 od1['x']=3
18 print(od1.keys())
19 
20 # 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:
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defaultdict:

1 """
2 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:
3 """
4 from collections import defaultdict
5 dd=defaultdict(lambda:"N/A")
6 dd['key1']='abc'
7 print(dd['key2'])
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转载自www.cnblogs.com/zero1230/p/9108035.html