浅析python内置模块collections

2023-08-08 19:19:04 216

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

1、namedtuple

python提供了很多非常好用的基本类型，比如不可变类型tuple，我们可以轻松地用它来表示一个二元向量。

>>>v=(2,3)

我们发现，虽然(2,3)表示出了一个向量的两个坐标，但是，如果没有额外说明，又很难直接看出这个元组是用来表示一个坐标的。

为此定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上用场了。

>>>fromcollectionsimportnamedtuple
>>>Vector=namedtuple('Vector',['x','y'])
>>>v=Vector(2,3)
>>>v.x
2
>>>v.y
3

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。

我们可以验证创建的Vector对象的类型。

>>>type(v)

>>>isinstance(v,Vector)
True
>>>isinstance(v,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：

>>>Circle=namedtuple('Circle',['x','y','r'])
#namedtuple('名称',[‘属性列表'])

2、deque

在数据结构中，我们知道队列和堆栈是两个非常重要的数据类型，一个先进先出，一个后进先出。在python中，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链表结构，非常适合实现队列和堆栈这样的数据结构。

>>>fromcollectionsimportdeque
>>>deq=deque([1,2,3])
>>>deq.append(4)
>>>deq
deque([1,2,3,4])
>>>deq.appendleft(5)
>>>deq
deque([5,1,2,3,4])
>>>deq.pop()
4
>>>deq.popleft()
5
>>>deq
deque([1,2,3])

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。

3、defaultdict

使用dict字典类型时，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。

>>>fromcollectionsimportdefaultdict
>>>dd=defaultdict(lambda:'defaultvalue')
>>>dd['key1']='a'
>>>dd['key1']
'a'
>>>dd['key2']#key2未定义，返回默认值
'defaultvalue'

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。

4、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。

但是如果想要保持key的顺序，可以用OrderedDict。

>>>fromcollectionsimportOrderedDict
>>>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
>>>list(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。

fromcollectionsimportOrderedDict
classLastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def__init__(self,capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict,self).__init__()
self._capacity=capacity
def__setitem__(self,key,value):
containsKey=1ifkeyinselfelse0
iflen(self)-containsKey>=self._capacity:
last=self.popitem(last=False)
print('remove:',last)
ifcontainsKey:
delself[key]
print('set:',(key,value))
else:
print('add:',(key,value))
OrderedDict.__setitem__(self,key,value)

5、ChainMap

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。

fromcollectionsimportChainMap
importos,argparse
#构造缺省参数:
defaults={
'color':'red',
'user':'guest'
}
#构造命令行参数:
parser=argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u','--user')
parser.add_argument('-c','--color')
namespace=parser.parse_args()
command_line_args={k:vfork,vinvars(namespace).items()ifv}
#组合成ChainMap:
combined=ChainMap(command_line_args,os.environ,defaults)
#打印参数:
print('color=%s'%combined['color'])
print('user=%s'%combined['user'])

没有任何参数时，打印出默认参数：

$python3use_chainmap.py
color=red
user=guest

当传入命令行参数时，优先使用命令行参数：

$python3use_chainmap.py-ubob
color=red
user=bob

同时传入命令行参数和环境变量，命令行参数的优先级较高：

$user=admincolor=greenpython3use_chainmap.py-ubob
color=green
user=bob

6、Counter

Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

fromcollectionsimportCounter
>>>s='abbcccdddd'
>>>Counter(s)
Counter({'d':4,'c':3,'b':2,'a':1})

Counter实际上也是dict的一个子类。

7、小结

collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。

以上所述是小编给大家介绍的python内置模块collections，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对毛票票网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。

浅析python内置模块collections

热门推荐

随机推荐