Python基础之collection

collection-系列

　　cellection是作为字典、元组（列表与元组可互相转换）的扩充，在此需要导入cellection

一、计数器（counter）

　　counter是对字典类型的补充，用户获取字典中元素出现的次数。它具备字典所有的功能以及自己自带的功能。

　　

　　

 import collections
 stra = collections.Counter('asdfasdfasdfdgghjertgfgsa')
 print(stra)
 输出的结果是：
 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1})
 后面的数字表示的是出现的次数。

Counte

　　most_common,出现最多　　

　　

 import collections
 stra = collections.Counter('asdfasdfasdf[dggh]jertgfgsa')
 print(stra)
 ret = stra.most_common(4)
 print(ret)
 测试结果：
 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1, '[': 1, ']': 1})

 [('a', 4), ('d', 4), ('g', 4), ('f', 4)] 输出了排名前四的

most_common

　　 elements元素：　　

　　

 import collections
 stra = collections.Counter('asdfasdfasdf[dggh]jertgfgsa')
 for items in stra.elements():
     print(items)
 执行结果：
 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1, '[': 1, ']': 1})
 a
 a
 a
 a
 e
 d
 d
 d
 d
 g
 g
 g
 g
 f
 f
 f
 f
 h
 j
 s
 s
 s
 s
 r
 t
 [
 ]
 区别于：
 import collections
 stra = collections.Counter('asdfasdfasdf[dggh]jertgfgsa')
 print (stra)
 # for item in stra.elements():
 #     print(item)
 for item in stra.items():
     print(item)
 执行结果：
 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1, '[': 1, ']': 1})
 ('a', 4)
 ('e', 1)
 ('d', 4)
 ('g', 4)
 ('f', 4)
 ('h', 1)
 ('j', 1)
 ('s', 4)
 ('r', 1)
 ('t', 1)
 ('[', 1)
 (']', 1)

　　更新（增加删除）操作：　　

　　

 增加：
 import collections
 stra = collections.Counter(['aa','bb','cc'])
 print(stra)
 stra.update(['dd','aa','bb'])
 print(stra)
 结果：
 Counter({'aa': 1, 'cc': 1, 'bb': 1})
 Counter({'aa': 2, 'bb': 2, 'cc': 1, 'dd': 1}) 证明增加成功。
 删除：
 import collections
 stra = collections.Counter(['aa','bb','cc'])
 print(stra)
 stra.update(['dd','aa','bb'])
 print(stra)
 stra.subtract(['dd','aa','bb'])
 print(stra)
 输出结果：
 Counter({'aa': 1, 'cc': 1, 'bb': 1})
 Counter({'aa': 2, 'bb': 2, 'cc': 1, 'dd': 1})
 Counter({'aa': 1, 'cc': 1, 'bb': 1, 'dd': 0})证明已经删除了。

二、有序字典（orderedDict）

　　有序字典是对字典的补充：　　

　　

 dic = collections.OrderedDict()
 dic['k1'] = 'v1'
 dic['k2'] = 'v2'
 dic['k3'] = 'v3'
 dic['k4'] = 'v4'
 dic['k5'] = 'v5'
 print(dic)
 结果输出：
 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])
 值不会变而且是固定了，不像字典一样位置会是浮动变化的。

 popitem用法：
 dic = collections.OrderedDict()
 dic['k1'] = 'v1'
 dic['k2'] = 'v2'
 dic['k3'] = 'v3'
 dic['k4'] = 'v4'
 dic['k5'] = 'v5'
 print(dic)
 c = dic.popitem()
 print(dic)
 print(c)
 输出结果：
 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])
 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4')])
 ('k5', 'v5')取出了‘k5’,'v5'是最后进的，所以遵循后进先出。
 pop用法：
 dic = collections.OrderedDict()
 dic['k1'] = 'v1'
 dic['k2'] = 'v2'
 dic['k3'] = 'v3'
 dic['k4'] = 'v4'
 dic['k5'] = 'v5'
 print(dic)
 # c = dic.popitem()
 c = dic.pop('k2')      ###指定取出k2
 print(dic)
 print(c)
 输出结果：
 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])
 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])   pop表示是拿出删除据为己有。
 v2       得到k2值

 新增update:
 dic = collections.OrderedDict()
 dic['k1'] = 'v1'
 dic['k2'] = 'v2'
 dic['k3'] = 'v3'
 dic['k4'] = 'v4'
 dic['k5'] = 'v5'
 print(dic)
 dic.update({'k1':'','k5':'','k10':''})
 print(dic)
 输出结果：
 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])
 OrderedDict([('k1', ''), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', ''), ('k10', '')])表示有k值更新k值。没有就新增。

三、默认字典(defaultdict) 　

　　defaultdict是对字典的类型的补充，他默认给字典的值设置了一个类型。　

　　

 import collections
 dic = collections.defaultdict(list)  #定义默认字典类型为list。
 dic['k1'].append('')
 print(dic)
 输出：
 defaultdict(<type 'list'>, {'k1': ['']})

 如果不采用默认字典：
 import collections
 dic = {}
 dic['k1'].append('')
 print(dic)
 会报错：
 Traceback (most recent call last):
   File "C:/Users/daisy/PycharmProjects/s12/day3/collection-ϵ��.py", line 54, in <module>
     dic['k1'].append('')
 KeyError: 'k1'

四、可命名元组(namedtuple)

　　

 import collections
 #创建类。MyTupleClass
 MyTupleClass = collections.namedtuple('MyTupleClass',['x','y','z'])
 obj = MyTupleClass('xx','yy','zz')
 print(obj.x)
 print(obj.y)
 print(obj.z)
 测试：
 xx
 yy
 zz

五、双向队列（deque）

　　

 que = collections.deque()
 que.append('')
 que.appendleft('')
 que.append('')
 que.extend(['xx','xxd','xxxd'])
 que.extendleft(['','',''])
 print(que)
 print(que.rotate(2))
 print(que.count(''))
 print(que)
 执行：
 deque(['', '', '', '', '', '', 'xx', 'xxd', 'xxxd'])
 None
 1
 deque(['xxd', 'xxxd', '', '', '', '', '', '', 'xx'])

六、单向队列（queue.queue）在queue　　

　　

 import Queue
 q = Queue.Queue()
 q.put("abc")
 q.put("def")
 print(q.qsize())
 print(q.get())
 运行结果：

 2
 abc    先进先出：abc先进所以输出abc。