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。
小结
collections
模块提供了一些有用的集合类,可以根据需要选用。
原文: https://wizardforcel.gitbooks.io/liaoxuefeng/content/py2/65.html