Python学习日记(十五) collections模块

在内置函数(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个其他的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrdereDict等

1.namedtuple

作用:用于生成一个可以使用名字访问元素内容的tuple

如果要表示一个点,我们可以这样表示,但是在使用时我们很难看出这个tuple是用来表示一个坐标

p = (1,2)

因此我们调用namedtuple来解决这个问题

表示二维中的一个点:

import collections
Point = collections.namedtuple('Point',['x','y'])
print(Point)        #<class '__main__.Point'>
p = Point(1,2)
print(p.x)          #1
print(p.y)          #2
print(p)            #Point(x=1, y=2)

表示三维中的一个点:

import collections
Point = collections.namedtuple('Point',['x','y','z'])
print(Point)        #<class '__main__.Point'>
p = Point(1,2,3)
print(p.x)          #1
print(p.y)          #2
print(p.z)          #3
print(p)            #Point(x=1, y=2, z=3)

表示一个圆的属性:

import collections
Circle = collections.namedtuple('Circle',['r','d','s','l'])

表示一张扑克牌:

import collections
Card = collections.namedtuple('card',['c_class','c_num'])
c = Card('方块','4')
print(c.c_class)            #方块
print(c.c_num)              #4
print(c)                    #card(c_class='方块', c_num='4')

2.deque()

这里先说一个队列quque()

队列的特性:先进先出(FIFO)

import queue
i = 1
q = queue.Queue()
q.put(5)
q.put(6)
q.put(-5)
print(q)          #<queue.Queue object at 0x0000000002082EB8>
print(q.qsize())  #3    整个队列长度为3
print(q.get())    #5
print(q.get())    #6
print(q.get())    #-5
print(q.get())    #阻塞 因为整个队列只有3个元素,当3个元素全部取出后就再也取不出新的元素,程序就会一直等待用户给它一个值

deque()双端队列,两边的头都可以取和存

from collections import deque
dq = deque([5,6])
dq.append('a')              #从后面放数据
dq.appendleft('b')          #从前面放数据
dq.insert(1,'c')            #在1这个索引下加入'c'，原位置下的元素往后移一位
print(dq)                   #deque(['b', 'c', 5, 6, 'a'])
print(dq.pop())             #a      向后弹出一个元素'a'
print(dq.popleft())         #b      向前弹出一个元素'b'

运用队列的好处在于能够高效插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈

而我们使用list,虽然访问元素速度很快但是我们要插入或删除一个元素就会慢很多,数据量大的时候后,插入和删除效率也会很低

3.OrderedDict()

当我们在操作字典时,我们无法确定自己的key的顺序,如果我们要保持这一顺序我们就可以使用有序字典OrderedDict()这一个方法

from collections import OrderedDict
od = OrderedDict([('k1',1),('k2',2),('k3',3)])
print(od)       #OrderedDict([('k1', 1), ('k2', 2), ('k3', 3)])
print(od['k1']) #1
for k in od:print(k)    #k1#k2#k3

ps:存储一个列表或字典时,字典往往会比列表更占内存

4.defaultdict()

给字典通过一个没有参数的匿名函数设置一个默认值

from collections import defaultdict
d = defaultdict(lambda : 5)
print(d['k'])   #5
print(d['v'])   #5
print(d['b'])   #5
print(d)        #defaultdict(<function <lambda> at 0x0000000002158730>, {'k': 5, 'v': 5, 'b': 5})

5.Counter()

功能主要是跟踪值出现的次数,它是一个无序的容器,以键值对的形式储存,其中元素为key,其计数作为value,计数值可以是任意的int(包括负数和0),Counter类和其他语言的bags或multisets很相似

from collections import Counter
ret = Counter('avbb223')
print(ret)      #Counter({'b': 2, '2': 2, 'a': 1, 'v': 1, '3': 1})

转载于:https://www.cnblogs.com/Fantac/p/11421703.html

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