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python常用模块-collections模块

作者:互联网

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

  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(有名元组)
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)
1
但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

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
用来记录城市信息
>>> from collections import namedtuple >>> City = namedtuple('City', 'name country population coordinates') # 第一个是类名,第二个是类的各个字段的名字。后者可以是由数个字符串组成的可迭代对象,或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串 >>> tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)) >>> tokyo City(name='Tokyo', country='JP', population=36.933, coordinates=(35.689722, 139.691667)) >>> tokyo.population 36.933 >>> tokyo.coordinates (35.689722, 139.691667) >>> tokyo[1] 'JP'
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。
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']
defaultdict
有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90…],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即: {‘k1’: 大于66 , ‘k2’: 小于66}

原生字典解决方法

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = {}

for value in  values:
    if value>66:
        if my_dict.has_key('k1'):
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k1'] = [value]
    else:
        if my_dict.has_key('k2'):
            my_dict['k2'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'] = [value]

defaultdict字典解决方法

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

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:

也可以使用lambda设置默认值

>>> 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'

 

Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

 

标签:defaultdict,OrderedDict,Key,python,value,dict,模块,collections,my
来源: https://www.cnblogs.com/liang715200/p/15077420.html