您的位置:首页 > 编程语言 > Python开发

Python学习笔记(三十三)常用内置模块(2)collections_namedtuple_deque_defaultdict_OrderedDict_Counter

2017-08-29 21:27 1191 查看
摘抄自:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431953239820157155d21c494e5786fce303f3018c86000

本文章纯属用来个人复习使用,侵删;

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

namedtuple

我们知道
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:

>>> p = (1, 2)


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

定义一个class又小题大做了,这时,
namedtuple
就派上了用场:

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


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。

可以验证创建的
Point
对象是
tuple
的一种子类:

>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True


类似的,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

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')
>>> 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。

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


>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在,返回默认值
'N/A'


注意默认值是调用函数返回的,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。

OrderedDict

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)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])


注意,
OrderedDict
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
>>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']


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:

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity

def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print('remove:', last)
if containsKey:
del self[key]
print('set:', (key, value))
else:
print('add:', (key, value))
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)


使用:

>>> d = LastUpdatedOrderedDict(5)
>>> d['key1'] = 4
add: ('key1', 4)
>>> d['key2'] = 5
add: ('key2', 5)
>>> d['key3'] = 5
add: ('key3', 5)
>>> d['key5'] = 5
add: ('key5', 5)>>> d['key4'] = 4
add: ('key4', 4)
>>> d
LastUpdatedOrderedDict([('key1', 4), ('key2', 5), ('key3', 5), ('key5', 5), ('key4', 4)])
>>> d['key6'] = 6
remove: ('key1', 4)
add: ('key6', 6)
>>> d
LastUpdatedOrderedDict([('key2', 5), ('key3', 5), ('key5', 5), ('key4', 4), ('key6', 6)])


Counter

Counter
是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})


Counter
实际上也是
dict
的一个子类,上面的结果可以看出,字符
'g'
'm'
'r'
各出现了两次,其他字符各出现了一次。
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: