python的Collections 模块

Collections 模块

知识点

Counter 类

defaultdict 类

namedtuple 类

在这个实验我们会学习

Collections

模块。这个模块实现了一些很好的数据结构，它们能帮助你解决各种实际问题。

>>> import collections

这是如何导入这个模块，现在我们来看看其中的一些类。

1. Counter

Counter

是一个有助于 hashable 对象计数的 dict 子类。它是一个无序的集合，其中 hashable 对象的元素存储为字典的键，它们的计数存储为字典的值，计数可以为任意整数，包括零和负数。

我们可以这样查看

Counter

的帮助信息，事实上这些信息来源于 Counter 的文档字符串（

collections.Counter.__doc__

）。





下面我们来看一个例子，例子中我们查看 Python 的 LICENSE 文件中某些单词出现的次数。

1.1. Counter 示例

>>> from collections import Counter
>>> import re
>>> path = '/usr/lib/python3.4/LICENSE.txt'
>>> words = re.findall('\w+', open(path).read().lower())
>>> Counter(words).most_common(10)
[('the', 80), ('or', 78), ('1', 66), ('of', 61), ('to', 50), ('and', 48), ('python', 46), ('in', 38), ('license', 37), ('any', 37)]

Counter 对象有一个叫做

elements()

的方法，其返回的序列中，依照计数重复元素相同次数，元素顺序是无序的。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

most_common()

方法返回最常见的元素及其计数，顺序为最常见到最少。

>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

2. defaultdict

defaultdict

是内建

dict

类的子类，它覆写了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余功能与字典相同。

defaultdict()

第一个参数提供了

default_factory

属性的初始值，默认值为

None

，

default_factory

属性值将作为字典的默认数据类型。所有剩余的参数与字典的构造方法相同，包括关键字参数。

同样的功能使用

defaultdict

比使用

dict.setdefault

方法快。

defaultdict 用例

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...     d[k].append(v)
...
>>> d.items()
dict_items([('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])])

在例子中你可以看到，即使

defaultdict

对象不存在某个键，它会自动创建一个空列表。

3. namedtuple

命名元组有助于对元组每个位置赋予意义，并且让我们的代码有更好的可读性和自文档性。你可以在任何使用元组地方使用命名元组。在例子中我们会创建一个命名元组以展示为元组每个位置保存信息。

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])  # 定义命名元组
>>> p = Point(10, y=20)  # 创建一个对象
>>> p
Point(x=10, y=20)
>>> p.x + p.y
30
>>> p[0] + p[1]  # 像普通元组那样访问元素
30
>>> x, y = p     # 元组拆封
>>> x
10
>>> y
20

总结

这个实验我们使用了 Collections 中的一些数据结构，可能你目前并用不上他，但希望你以后需要的时候会想起它们 : -)

知识点

Counter 类

defaultdict 类

namedtuple 类

在这个实验我们会学习

Collections

模块。这个模块实现了一些很好的数据结构，它们能帮助你解决各种实际问题。

>>> import collections

这是如何导入这个模块，现在我们来看看其中的一些类。

1. Counter

Counter

是一个有助于 hashable 对象计数的 dict 子类。它是一个无序的集合，其中 hashable 对象的元素存储为字典的键，它们的计数存储为字典的值，计数可以为任意整数，包括零和负数。

我们可以这样查看

Counter

的帮助信息，事实上这些信息来源于 Counter 的文档字符串（

collections.Counter.__doc__

）。





下面我们来看一个例子，例子中我们查看 Python 的 LICENSE 文件中某些单词出现的次数。

1.1. Counter 示例

>>> from collections import Counter
>>> import re
>>> path = '/usr/lib/python3.4/LICENSE.txt'
>>> words = re.findall('\w+', open(path).read().lower())
>>> Counter(words).most_common(10)
[('the', 80), ('or', 78), ('1', 66), ('of', 61), ('to', 50), ('and', 48), ('python', 46), ('in', 38), ('license', 37), ('any', 37)]

Counter 对象有一个叫做

elements()

的方法，其返回的序列中，依照计数重复元素相同次数，元素顺序是无序的。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

most_common()

方法返回最常见的元素及其计数，顺序为最常见到最少。

>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

2. defaultdict

defaultdict

是内建

dict

类的子类，它覆写了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余功能与字典相同。

defaultdict()

第一个参数提供了

default_factory

属性的初始值，默认值为

None

，

default_factory

属性值将作为字典的默认数据类型。所有剩余的参数与字典的构造方法相同，包括关键字参数。

同样的功能使用

defaultdict

比使用

dict.setdefault

方法快。

defaultdict 用例

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...     d[k].append(v)
...
>>> d.items()
dict_items([('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])])

在例子中你可以看到，即使

defaultdict

对象不存在某个键，它会自动创建一个空列表。

3. namedtuple

命名元组有助于对元组每个位置赋予意义，并且让我们的代码有更好的可读性和自文档性。你可以在任何使用元组地方使用命名元组。在例子中我们会创建一个命名元组以展示为元组每个位置保存信息。

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])  # 定义命名元组
>>> p = Point(10, y=20)  # 创建一个对象
>>> p
Point(x=10, y=20)
>>> p.x + p.y
30
>>> p[0] + p[1]  # 像普通元组那样访问元素
30
>>> x, y = p     # 元组拆封
>>> x
10
>>> y
20

总结

这个实验我们使用了 Collections 中的一些数据结构，可能你目前并用不上他，但希望你以后需要的时候会想起它们 : -)