collections集合模块 [namedtuple,deque,*]
collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。
namedtuple
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:
from collections import namedtuple
''' '''
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
检测是否为tuple类型
>>> 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,插入和删除就很慢了。
deque是为了高效的实现插入和删除操作的双向列表,适用于队列和栈:
>>> 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()
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。
使用 deque(maxlen=N)
构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候, 最老的元素会自动被移除掉。
In [20]: q.append(1)
In [21]: q.append(1)
In [22]: q.append(1)
In [23]: q.append(2)
In [24]: q.append(3)
In [25]: q
Out[25]: deque([1, 2, 3])
In [26]: q.append(4)
In [27]: q
Out[27]: deque([2, 3, 4])
In [28]: q.append(5)
In [29]: q
Out[29]: deque([3, 4, 5])
如果你不设置队列的大小,那么就会得到一个无限大小队列,你可以在队列两端执行添加和弹出元素的操作
在队列两端插入或删除元素时间复杂度都是 O(1)
,而在列表的开头插入或删除元素的时间复杂度为 O(N)
。
from collections import deque def search(lines, pattern, history=5):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for li in lines:
if pattern in li:
yield li, previous_lines
previous_lines.append(li) # Example use on a file
if __name__ == '__main__':
with open(r'../../cookbook/somefile.txt') as f:
for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
for pline in prevlines:
print(pline, end='')
print(line, end='')
print('-' * 20)
返回匹配的最后N行
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:
In [1]: from collections import OrderedDict In [2]: od = OrderedDict() In [3]: od['x'] = 1 In [4]: od['z'] = 0 In [5]: od['q'] = 3 In [7]: od Out[7]: OrderedDict([('x', 1), ('z', 0), ('q', 3)])
Counter
Counter
是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:
In [8]: from collections import Counter In [9]: c=Counter() In [10]: for ch in '':
...: c[ch] = c[ch] + 1
...: In [11]: c
Out[11]:
Counter({'': 7,
'': 7,
'': 3,
'': 2,
'': 2,
'': 1,
'': 4,
'': 4,
'': 2})
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