Python collections内建集合模块

Python collections内建集合模块

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

1、namedtuple:

  • tuple可以表示不变集合,例如,一个二维坐标就可以表示成:

    p = (1, 2)
    
  • 看到(1, 2)很不容易看出来这是一个二维坐标,定义一个class又小题大做,这时namedtuple就派上用场了:

    import collections
    Point = collections.namedtuple('Point', ['x', 'y'])
    p = Point(1, 2)
    print(p.x)
    print(p.y)
    # 输入结果如下:
    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

  • 我们可以用namedtuple很方便的定义一种数据类型,它具备tuple的不变性,又可以根据属性来引用。

  • 验证创建的Point对象是tuple的一种子类:

    >>> isinstance(p, Point)
    True
    >>> isinstance(p, tuple)
    True
    
  • 如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:

    import collections
    Circle = collections.namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
    c = Circle(1, 2, 3)
    print(c.x)
    print(c.y)
    print(c.r)
    
    print(isinstance(c, Circle))
    print(isinstance(c, tuple))
    # 输出结果如下:
    1
    2
    3
    True
    True
    

2、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

    import collections
    q = collections.deque(['a', 'b', 'c'])
    q.append('x')  # 默认是添加尾部
    q.appendleft('y')  # 从左边进行添加
    print(q)
    # 输出结果如下:
    deque([u'y', u'a', u'b', u'c', u'x'])
    
  • deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()和popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或者删除元素。

3、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

    import collections
    dd = collections.defaultdict(lambda: None)
    dd['key1'] = 'abc'
    print(dd['key1'])  # key1存在
    # abc
    print(dd['key2'])  # key2 不存在返回默认值
    # None
    
  • 注意:默认值是调用函数时返回的,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

4、OrderedDict:

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

  • 如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict:

    import collections
    
    my_dict = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    print(my_dict)  # dict的key是无序的
    
    od = collections.OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    print(od)  # OrderedDict的key 是有序的
    
    # 输出结果如下:
    {u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2}
    OrderedDict([(u'a', 1), (u'b', 2), (u'c', 3)])
    
  • 注意:orderedDict的key会按照插入的顺序排列,不是key本身排序。

    import collections
    op = collections.OrderedDict()
    op['x'] = 1
    op['y'] = 2
    op['z'] = 3
    print(op)
    # 输出结果如下:
    OrderedDict([(u'x', 1), (u'y', 2), (u'z', 3)])  # 按照插入的key顺序返回
    
    my_dict = {}
    my_dict['x'] = 1
    my_dict['y'] = 2
    my_dict['z'] = 3
    print(my_dict)
    # 输出结果如下:
    {u'y': 2, u'x': 1, u'z': 3}
    

5、Counter:

  • counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:

    import collections
    
    c = collections.Counter()
    for ch in 'character':
        c[ch] = c[ch] + 1
        
    print(c)
    # 输出结果如下:
    Counter({u'a': 2, u'c': 2, u'r': 2, u'e': 1, u'h': 1, u't': 1})
    
  • Counter实际上也是dict的一个子类,上面的结果可以看出,字符a,c,r出现了2次,其他的各出现1次。

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转载自blog.csdn.net/Fe_cow/article/details/85213800
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