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python collections模塊

default order 效率 雙端隊列 int print 存在 函數返回 有序字典

collections模塊

collections模塊在內置數據類型(dict、list、set、tuple)的基礎上,還提供了幾個額外的數據類型:ChainMap、Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple子類
2.deque: 雙端隊列,可以快速的從另外一側追加和推出對象
3.Counter: 計數器,主要用來計數
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 帶有默認值的字典

namedtuple

我們知道tuple可以表示不變集合,例如,一個點的二維坐標就可以表示成:

>>> p = (1, 2)

但是,看到(1, 2),很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。

定義一個class又小題大做了,這時,namedtuple就派上了用場:

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

namedtuple是一個函數,它用來創建一個自定義的tuple對象,並且規定了tuple

元素的個數,並可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。

這樣一來,我們用namedtuple可以很方便地定義一種數據類型,它具備tuple的不變性,又可以根據屬性來引用,使用十分方便。

可以驗證創建的Point對象是tuple的一種子類:

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

類似的,如果要用坐標和半徑表示一個圓,也可以用namedtuple定義:

# namedtuple(‘名稱‘, [屬性list]):
Circle = namedtuple(‘Circle‘, [‘x‘, ‘y‘, ‘r‘])

deque

使用list存儲數據時,按索引訪問元素很快,但是插入和刪除元素就很慢了,因為list是線性存儲,數據量大的時候,插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表,適合用於隊列和棧:

>>> from collections import deque
>>> q = deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘])
>>> q.append(‘x‘)
>>> q.appendleft(‘y‘)
>>> q
deque([‘y‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘x‘])

deque除了實現list的append()pop()外,還支持appendleft()popleft(),這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。

defaultdict

使用dict時,如果引用的Key不存在,就會拋出KeyError。如果希望key不存在時,返回一個默認值,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,返回默認值
‘N/A‘

註意默認值是調用函數返回的,而函數在創建defaultdict對象時傳入。

除了在Key不存在時返回默認值,defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。

OrderedDict

使用dict時,Key是無序的。在對dict做叠代時,我們無法確定Key的順序。

如果要保持Key的順序,可以用OrderedDict

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
>>> d # dict的Key是無序的
{‘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)])

註意,OrderedDict的Key會按照插入的順序排列,不是Key本身排序:

>>> od = OrderedDict()
>>> od[‘z‘] = 1
>>> od[‘y‘] = 2
>>> od[‘x‘] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的順序返回
[‘z‘, ‘y‘, ‘x‘]

OrderedDict可以實現一個FIFO(先進先出)的dict,當容量超出限制時,先刪除最早添加的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)

Counter

Counter是一個簡單的計數器,例如,統計字符出現的個數:

>>> 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實際上也是dict的一個子類,上面的結果可以看出,字符‘g‘‘m‘‘r‘各出現了兩次,其他字符各出現了一次。

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