collections模块

在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器,主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

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:

  1. >>> 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。

这时,namedtuple就派上了用场:

  1. >>> from collections import namedtuple
  2. >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
  3. >>> p = Point(1, 2)
  4. >>> p.x
  5. 1
  6. >>> p.y
  7. 2

类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:

  1. #namedtuple('名称', [属性list]):
  2. 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:

  1. >>> from collections import deque
  2. >>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
  3. >>> q.append('x')
  4. >>> q.appendleft('y')
  5. >>> q
  6. deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()和pop()外,还支持appendleft()和popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

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:

  1. >>> from collections import OrderedDict
  2. >>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
  3. >>> d # dict的Key是无序的
  4. {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
  5. >>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
  6. >>> od # OrderedDict的Key是有序的
  7. 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:

  1. >>> od = OrderedDict()
  2. >>> od['z'] = 1
  3. >>> od['y'] = 2
  4. >>> od['x'] = 3
  5. >>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
  6. ['z', 'y', 'x']

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}

python原生字典解决方法

  1. values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
  2. my_dict = {}
  3. for value in values:
  4. if value>66:
  5. if my_dict.has_key('k1'):
  6. my_dict['k1'].append(value)
  7. else:
  8. my_dict['k1'] = [value]
  9. else:
  10. if my_dict.has_key('k2'):
  11. my_dict['k2'].append(value)
  12. else:
  13. my_dict['k2'] = [value]

defaultdict 方法

  1. from collections import defaultdict
  2. values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
  3. my_dict = defaultdict(list)
  4. for value in values:
  5. if value>66:
  6. my_dict['k1'].append(value)
  7. else:
  8. my_dict['k2'].append(value)

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:

  1. >>> from collections import defaultdict
  2. >>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
  3. >>> dd['key1'] = 'abc'
  4. >>> dd['key1'] # key1存在
  5. 'abc'
  6. >>> dd['key2'] # key2不存在,返回默认值
  7. 'N/A'

Counter

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

  1. c = Counter('abcdeabcdabcaba')
  2. print c
  3. 输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

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