python3 collections模块_Python3之内建模块collections
collections是python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。
namedtuple
我们知道tuple可以表示不可变集合,例如,一个点的二维坐标可以表示成
>>> 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,如果用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义
>>> Circle=namedtuple('Circle',['x','y','r'])
>>> c=Circle(1,2,1)
deque
使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但插入和删除元素就慢了,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(),这样就可以非常搞笑地往头部添加或者删除元素。
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'
#key1存储在返回
>>> dd['key1']
'abc'
#key2不存在返回自定义的默认值
>>> dd['key2']
'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,可以使用OrderedDict
>>> from collections import OrderedDict
>>> d=dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
#d是无序的
>>> d
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> od=OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
#od是有序的
>>> od
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排序,不是Key本身排序
>>> od=OrderedDict()
>>> od['z']=1
>>> od['y']=2
>>> od['x']=3
>>> od.keys()
odict_keys(['z', 'y', 'x'])
#按照插入的Key的顺序返回
>>> list(od.keys())
['z', 'y', 'x']
ChinaMap
ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict,但是查找的时候,会按照顺序在内部的dict依次查找。
什么时候使用ChainMap最合适?举个例子:应用程序往往都需要传入参数,参数可以通过命令行传入,可以通过环境变量传入,还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优 先级查找,即先查命令行参数,如果没有传入,再查环境变量,如果没有,就使用默认参数。
下面的代码演示了如何查找user和color这两个参数:
use_chinamap.py
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from collections import ChainMap
import os, argparse
defaults = {
'color': 'red',
'user': 'guest'
}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])
运行,没有任何参数时,打印默认参数
#python3 use_chainmap.py
color=red
user=guest
当传入命令行参数时,有限使用命令行参数
python3 use_chainmap.py -u Zhangsan
color=red
user=Zhangsan
同时传入命令行参数和环境变量,命令行参数优先级较高
user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u Zhangsan
color=green
user=Zhangsan
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 'prohramming':
... c[ch]=c[ch]+1
...
>>>
>>> c
Counter({'r': 2, 'm': 2, 'p': 1, 'o': 1, 'h': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1, 'g': 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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