collections模块

collections模块在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,还提供了几个额外的数据类型:ChainMap、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子类
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:

>>> 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()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。

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。

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