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collections模块
详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
from collections import namedtuple Point = namedtuple('changfx',['x','y','z']) # 变量 = namedtuple('名字',[元祖元素]) 这里以一个长方形为例子
p = Point(5,6,7)
print(p)
print(p.x)
print(p.y)
print(p.z) changfx(x=5, y=6, z=7)
5
6
7 Puke = namedtuple('puke',['color','num'])
p1 = Puke('红桃',12)
print(p1)
print(p1.color)
print(p1.num)
puke(color='红桃', num=12)
红桃
12
2.queue:队列
import queue
# 创建基本队列
# queue.Queue(maxsize=0)创建一个队列对象(队列容量),若maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制
Q = queue.Queue(10)
print(Q)
Q.put(4) # 插入队列元素
Q.put([5,6]) # 队列一次只可以插入一个元素,此处列表为一个元素
print(Q.queue) # 查看队列所有元素
print(Q.qsize()) # 查看队列大小
print(Q.empty()) # 查看队列是否空
print(Q.full()) # 查看对了是否满
print(Q.get()) # 取出队列元素,先进先出原则 <queue.Queue object at 0x000001A694D402B0>
deque([4, [5, 6]])
2
False
False
4
双端队列
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
dq = deque([1,2])
dq.append('a') # 从后面放数据 [1,2,'a']
dq.appendleft('b') # 从前面放数据 ['b',1,2,'a']
dq.insert(2,3) # 索引位2插入3 ['b',1,3,2,'a']
print(dq.pop()) # 从后面取数据
print(dq.popleft()) # 从前面取数据
print(dq) a
b
deque([1, 3, 2])
有序字典 OrderdDict
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
# 普通方法字典创建
od = {'a':1,'b':2,'c':3}
od1 = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
# 有序字典创建
od2 = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print(od)
print(od1)
print(od2)
print(od2['a'])
for k in od2.items() :
print(k) {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
1
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)
默认字典 defaultdict
有如下值集合 [
11
,
22
,
33
,
44
,
55
,
66
,
77
,
88
,
99
,
90.
..],将所有大于
66
的值保存至字典的第一个key中,将小于
66
的值保存至第二个key的值中。
即: {
'k1'
: 大于
66
,
'k2'
: 小于
66
}
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = {} for value in values:
if value>66:
if my_dict.has_key('k1'):
my_dict['k1'].append(value)
else:
my_dict['k1'] = [value]
else:
if my_dict.has_key('k2'):
my_dict['k2'].append(value)
else:
my_dict['k2'] = [value] 原生字典解决方法
from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) for value in values:
if value>66:
my_dict['k1'].append(value)
else:
my_dict['k2'].append(value) defaultdict字典解决方法
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'
time模块
import time
# time.sleep(10) # 程序休息 秒
print(time.time()) # 时间戳时间,返回一个以秒为单位浮点数
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) # 字符串格式化时间
print(time.strftime("%Y:%m:%d %a %H:%M:%S")) # %a 显示星期几
print(time.localtime()) # 结构化时间 print(time.mktime(time.localtime()))
# print(time.strftime('2000-12.31','%Y-%m.%d'))
print(time.asctime()) # 显示详细时间
print(time.ctime()) ### 时间戳转换成结构化时间
t = time.time()
print(time.localtime(t))
print(time.gmtime(t))
### 结构化时间转换成时间戳
t2 = time.localtime(t)
print(time.mktime(t2))
### 结构化数据转换成 字符串格式化时间
t3 = time.strptime('2000-12.30','%Y-%m.%d') # 字符串转结构化
print(t3)
t4 = time.strftime('%Y:%m:%d %H:%M:%S',time.localtime()) # 结构化数据转字符串格式化数据
print(t4)
random模块
import random # 随机小数
ret1 = random.random() # 大于0小于1的小数
print(ret1)
ret2 = random.uniform(1,3) # 大于1小于3的小数
print(ret2) # 返回整数
ret3 = random.randint(1,5) # 大于1小于等于5之间的整数
print(ret3)
ret4 = random.randrange(1,10,2) # 大于1小于10的奇数
print(ret4) # 随机一个返回
ret5 = random.choice(['a','b',1,2]) # 接收一个列表,随机返回
print(ret5) # 随机多个数返回
ret6 = random.sample([1,2,3,4,5],3) # 接收一个列表,随机返回多个数组成一个列表
print(ret6) # 打乱列表顺序
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
random.shuffle(lst)
print(lst) # 打乱顺序,洗牌功能
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