转自:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001411031239400f7181f65f33a4623bc42276a605debf6000

ollections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的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
>>> 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)

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。

【转】python 之 collections的更多相关文章

  1. Python中collections模块

    目录 Python中collections模块 Counter defaultdict OrderedDict namedtuple deque ChainMap Python中collections ...

  2. Python的collections模块中namedtuple结构使用示例

      namedtuple顾名思义,就是名字+元组的数据结构,下面就来看一下Python的collections模块中namedtuple结构使用示例 namedtuple 就是命名的 tuple,比较 ...

  3. 每天学点Python之collections

    每天学点Python之collections 内容摘抄自:<python大法好>的每天学点Python之collections collections模块在内置数据类型(dict.list ...

  4. python内置模块collections介绍

    目录 python内置模块collections介绍 1.namedtuple 2.deque 3.defaultdict 4.OrderedDict 5.ChainMap 6.Counter 7.小 ...

  5. python:collections模块

    Counter类 介绍:A counter tool is provided to support convenient and rapid tallies 构造:class collections. ...

  6. python之collections模块(OrderDict,defaultdict)

    前言: import collections print([name for name in dir(collections) if not name.startswith("_" ...

  7. 转载:Python中collections模块

    转载自:Python中collections模块 目录 Python中collections模块 Counter defaultdict OrderedDict namedtuple deque Ch ...

  8. python初探-collections容器数据类型

    collections容器数据类型是对基本数据类型的补充,简单介绍下计数器.有序字典.默认字典.可命名元祖.队列. 计数器(Counter) Counter是对字典类型的补充,用于追踪值得出现次数 c ...

  9. Python之collections序列迭代器下标式循环冒泡算法等

    练习题 元素分类 有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99]将所有大于66的数作为一个列表放在字典的key为k1的value小于等于66的为k2的value {'k1':[7 ...

  10. 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 ...

随机推荐

  1. MyBatis框架的使用及源码分析(八) MapperMethod

    从 <MyBatis框架中Mapper映射配置的使用及原理解析(七) MapperProxy,MapperProxyFactory> 文中,我们知道Mapper,通过MapperProxy ...

  2. MSSQL 视图/事务(TRAN[SACTION])/存储过程(PROC[EDURE])/触发器(TRIGGER )

    --视图 视图是一张虚拟表,它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据,其结构和数据是建立在对表的查询基础上 视图在操作上和数据表没有什么区别,但两者的差异是其本质是不同: 数据表是实际存储记录的地方, ...

  3. bzoj 1179 tarjan+spfa

    首先我们可以将这个图缩成DAG,那么问题中的路线就可以简化为DAG中的一条链,那么我们直接做一遍spfa就好了. 反思:开始写的bfs,结果bfs的时候没有更新最大值,而是直接赋的值,后来发现不能写b ...

  4. mysql增删

    create table msg (id int, name varchar(10)); 插入语句 insert into msg values(1,'root'); insert into msg( ...

  5. python基础===抽象

    懒惰即美德 斐波那契数列: >>> fibs = [0,1] >>> for i in range(8): fibs.append(fibs[-2]+fibs[-1 ...

  6. 不要用Serverzoo 提供的CloudLinux 的五大原因 Linode 強大VPS 資源為你解密

    不要用Serverzoo 提供的CloudLinux 的五大原因 Linode 強大VPS 資源為你解密 https://www.williamformosa.com/cloud-linux/

  7. python近期遇到的一些面试问题(二)

    1. 解释什么是栈溢出,在什么情况下可能出现. 栈溢出是由于C语言系列没有内置检查机制来确保复制到缓冲区的数据不得大于缓冲区的大小,因此当这个数据足够大的时候,将会溢出缓冲区的范围.在Python中, ...

  8. Kettle提高输入输出数据总结

    1 mysql在数据连接是可以通过设置一下三个三处的方式 useServerPrepStmts=false       useCursorFetch=true      useCompression= ...

  9. JQuery一个对象绑定多个事件

    jQuery("#id").click(func1).mouseover(func2)//方法连写,func为方法的名字 jQuery("#id").click ...

  10. leetcode之Ransom Note

    题目描述: 
Given
 an 
arbitrary
 ransom
 note
 string 
and 
another 
string 
containing 
letters from
 a ...