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一、collections模块

1. Counter

Counter是⼀个计数器,主要⽤统计字符的数量,之前如果我们要统计字符串的话要写如下算法:

s = 'Wed Nov 14 08:58:45 CST 2018'

dic = {}

for c in s:
dic[c] = dic.setdefault(c, 0) + 1 print(dic) # 结果:
# {'W': 1, 'e': 1, 'd': 1, ' ': 5, 'N': 1, 'o': 1, 'v': 1, '1': 2, '4': 2, '0': 2, '8': 3, ':': 2, '5': 2, 'C': 1, 'S': 1, 'T': 1, '2': 1}

但是使用Count函数要简单的多:

from collections import Counter

s = 'Wed Nov 14 08:58:45 CST 2018'
c = Counter(s)
for k in c:
print(f'{k}: {c[k]}') # 结果:
# W: 1
# e: 1
# d: 1
# : 5
# N: 1
# o: 1
# v: 1
# 1: 2
# 4: 2
# 0: 2
# 8: 3
# :: 2
# 5: 2
# C: 1
# S: 1
# T: 1
# 2: 1

2. 双向队列

这里的双向队列的操作其实很简单,但是我们需要明确两个概念:栈和队列

  1. 栈:栈就像是一个桶,可以往里面放东西和从里面把东西拿出来,但是我们在放当西的时候(push)会发现最开始放进去的东西总是在最下面,而最后放的东西会在最上面,于是我们从里面拿东西(pop)的时候都是从最上面开始拿的。这就是栈所遵循的先进后出的原则:FILO(Last In First Out)

由于python中并没有栈的实现,这里写一个简单版的栈来看一下栈实现的效果:

class Node:
def __init__(self, value): # 创建了一个节点类,代表栈中每一个元素
self.value = value
self.next = None # 这里的next指向下一个元素的位置 class Stack:
def __init__(self):
self.top = None # 初始化的时候栈顶元素默认值设置为None def push(self, val):
node = Node(val) # push的时候先创建一个新的节点
node.next = self.top # 把新节点的next指向原来的栈顶元素
self.top = node # 把添加的新节点标记为栈顶节点 def pop(self):
if self.top is not None: # 判断栈中是否存在元素,如果存在再抛出栈顶元素
top = self.top # 先把栈顶元素赋值给一个临时变量
self.top = self.top.next # 再把栈顶元素指向自己的下一个节点
return top.value # 抛出之前的栈顶元素(即临时变量top)
return None

以上代码就是一个简单版本栈的实现,我们可以来测试一下:

s = Stack()
s.push('馒头一号')
s.push('馒头二号')
s.push('馒头三号')
s.push('馒头四号')
s.push('馒头五号') print(s.pop())
print(s.pop())
print(s.pop())
print(s.pop())
print(s.pop())
print(s.pop()) # 结果:
# 馒头五号
# 馒头四号
# 馒头三号
# 馒头二号
# 馒头一号
# None

从上可以看出,栈始终遵循着先进后出的原则。

  1. 队列

在python中已经有了队列的实现,我们来看看对列的特性:

from queue import Queue

q = Queue()

q.put("李嘉诚")
q.put("张开")
q.put("张毅")
print(q) # 这里的q返回的是一个Queue对象
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get()) # 结果:
# <queue.Queue object at 0x000001DD79D68630>
# 李嘉诚
# 张开
# 张毅

如果队列⾥没有元素了. 再也就拿不出来元素了. 此时程序会阻塞.

队列的特性就像是我们买火⻋票排队的情景,排在前面的就先买然后买完出来,排在后面就后面买,队列遵循的是先进先出的原则:FIFO(first in first out)。

  1. 双向队列

然后我们再来看下双向队列deque:

from collections import deque

q = deque()

q.append('高圆圆')
q.append('江疏影')
q.appendleft('赵又廷')
q.appendleft('赵丽颖')
# q: 赵丽颖 赵又廷 高圆圆 江疏影 print(q.pop())
print(q.popleft())
print(q.popleft()) # 结果:
# 江疏影
# 赵丽颖
# 赵又廷

3. namedtuple 命名元组

命名元组,顾名思义即给元组内的元素进⾏命名,比如我们说(x, y) 这是⼀个元组同时,我们还可以认为这是⼀个点坐标。这时,我们就可以使⽤namedtuple对元素进⾏命名。

from collections import namedtuple

t = namedtuple('Point', ['x', 'y', 'z', 'u'])

p = t(10, 100, 34, 89)
print(p.x) # 可以像访问实例变量一样用 . 访问
print(p.y)
print(p)
print(p[1]) # 也可以用下标访问
print(p[0])
print('--------------')
for i in p: # 也可以对这个对象做循环遍历
print(i) # 结果:
# 10
# 100
# Point(x=10, y=100, z=34, u=89)
# 100
# 10
# --------------
# 10
# 100
# 34
# 89

4. orderdict和defaultdict

orderdict:字典的key默认是⽆序的,⽽OrderedDict是有序的(自3.6的版本后已经没有太大的差异了,打印的时候默认也是顺序的)

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict({'a':1, 'c':3, 'b':2})

print(od)
print(od['a']) # 结果:
# OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)])
# 1

defaultdict:可以给字典设置默认值,当key不存在时,直接获取默认值:

from collections import defaultdict

lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
d = defaultdict(list) # 传入默认值list for i in lst:
if i < 66:
d['key1'].append(i)
else:
d['key'].append(i) print(d) # 结果:
# defaultdict(<class 'list'>, {'key1': [11, 22, 33, 44, 55], 'key': [66, 77, 88, 99]})

二、时间模块

时间模块是我们要熟记的,对我们后期的项目开发来说很重要,要使用时间模块首先我们要导入这个模块:

#常用方法
time.sleep(secs) # (线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。 time.time() # 获取当前时间戳
# 1542166453.105443

在python中时间分成三种表现形式:

  1. 时间戳(timestamp):时间戳使⽤的是从1970年01⽉01⽇00点00分00秒到现在⼀共经过了多少秒... 我们运行type(time.time())获取到的就是时间戳了,使⽤float来表⽰。

  2. 格式化时间(strftime):这个时间可以根据我们的需要对时间进⾏任意的格式化,具体的格式如下表:

格式 格式说明 取值范围或其他
%y 两位数的年份表示 00-99
%Y 四位数的年份表示 000-9999
%m 月份 01-12
%d 月内中的一天 0-31
%H 24小时制小时数 0-23
%I 12小时制小时数 01-12
%M 分钟数 00=59
%S 00-59
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天 001-366
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数,星期天为星期的开始 00-53
%w 星期(0-6),星期天为星期的开始 0-6
%W 一年中的星期数,星期一为星期的开始 00-53
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身
  1. 结构化时间(struct_time):这个时间主要可以把时间进⾏分类划分. 比如. 1970年01⽉01⽇ 00点00分00秒 这个时间可以被细分为年, ⽉, ⽇.....⼀⼤堆东⻄:
索引(Index) 属性(Attribute) 值(Values)
0 tm_year(年) 比如2011
1 tm_mon(月) 1 - 12
2 tm_mday(日) 1 - 31
3 tm_hour(时) 0 - 23
4 tm_min(分) 0 - 59
5 tm_sec(秒) 0 - 60
6 tm_wday(weekday) 0 - 6(0表示周一)
7 tm_yday(一年中的第几天) 1 - 366
8 tm_isdst(是否是夏令时) 默认为0

我们先看下这几种时间表现形式:

In [1]: import time

In [2]: time.time()                             # 查看当前时间的时间戳
Out[2]: 1542447516.5602913 In [3]: time.localtime() # 查看当前的结构化时间
Out[3]: time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=11, tm_mday=17, tm_hour=17, tm_min=38, tm_sec=43, tm_wday=5, tm_yday=321, tm_isdst=0) In [4]: time.strftime('%Y-%m-%d %I:%M:%S %p') # 查看当前的格式化时间
Out[4]: '2018-11-17 05:39:10 PM'

时间模块常用的几个方法:

time.sleep(s)                                   # 挂起进程,让程序睡眠s秒
time.time() # 查看当前的时间戳
time.strftime(format[, tuple]) # 把格式化时间转化成格式化时间,默认转换当前时间
time.strptime(string, format) # 以指定的format格式把格式化时间转换成结构化时间
time.gmtime(timestamp) # UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
time.localtime(timestamp) # #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法:与UTC时间相差8小时
time.mktime(struct_time) # 把结构化时间转化成时间戳

时间戳、结构化时间和格式化时间的关系和转化:

# 时间戳转化为格式化时间
st1 = 18888888
struck_time = time.localtime(st1)
print(struck_time)
# time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=8, tm_mday=7, tm_hour=22, tm_min=54, tm_sec=48, tm_wday=4, tm_yday=219, tm_isdst=0) # 格式化时间转化成时间戳
st2 = time.mktime(struck_time)
print(st2)
# 18888888.0 # 格式化时间转换成结构化时间
ft1 = '2018-11-19 20:34'
st1 = time.strptime(ft1, '%Y-%m-%d %H:%M')
print(st1)
# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=11, tm_mday=19, tm_hour=20, tm_min=34, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=323, tm_isdst=-1) # 结构化时间转换成格式化时间
ft2 = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', st1)
print(ft2)
# 2018-11-19 20:34:00

时间戳和格式化时间的互转(最常用):

# 时间戳转成格式化时间:
ft3 = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(1888888888))
print(ft3)
# 2029-11-09 11:21:28 # 格式化时间转成时间戳:
st3 = time.mktime(time.strptime(ft3, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print(st3)
# 1888888888.0

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