python 数据结构 - collections系列

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 数据结构 - collections系列相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python中collections系列是对字典、元祖等数据结构的补充,不是python内置的,在使用之前,需要用 import collections 导入。

在collections系列中主要有以下内容:

 1. Counter(seq)  

    Counter()继承了dict类,其中seq为可迭代对象。接收seq,并以字典形式返回seq中每个元素(hashable)出现的次数。

 1 import collections
 2 
 3 s = abcdedcbae
 4 l = [a,b,c,d,x,y,b,d,]
 5 l1 = [a,b,c,d,x,y,[‘b‘,‘d‘],]    #不可以,list不可hash
 6 se = {1,admin,2,3,5,6,b,root,python}
 7 t = (1,2,3,4,a,root)
 8 d = {‘name‘:‘root‘,‘job‘:‘python‘,}    #感觉无意义,返回的obj还是跟d一样的
 9 
10 obj = collections.Counter(l)
11 print(obj)
12 >>> Counter({‘b‘: 2, ‘d‘: 2, ‘a‘: 1, ‘c‘: 1, ‘x‘: 1, ‘y‘: 1})

  1.1  most_common(n)   传递一个值n,打印Counter()产生对象的前n个键值对,以列表存储

1 obj = Counter({b: 2, d: 2, a: 1, c: 1, x: 1, y: 1})
2 obj1 = obj.most_common(3)
3 print(obj1)
4 >>>[(b, 2), (d, 2), (a, 1)]

  1.2  elements()  获取Counter()生成对象的所有键名,重复的几个会全部打印

obj = Counter({b: 2, d: 2, a: 1, c: 1, x: 1, y: 1})
obj2 = obj.elements()    #返回一个迭代器
print(obj2)
>>> <itertools.chain object at 0x0000018CCD5EB4E0>
print(list(obj2))
>>> [a, b, b, c, d, d, x, y]

  1.3 update(x)  更新计数器,把x的内容加到原来计数器中

 1 >>> import collections
 2 >>> 
 3 >>> s = abcd
 4 >>> obj = collections.Counter(s)
 5 >>> obj
 6 Counter({a: 1, b: 1, c: 1, d: 1})     
 7 >>> obj.update(‘aab‘)
 8 >>> obj
 9 Counter({a: 3, b: 2, c: 1, d: 1})       #可以更新字符串
10 >>> obj.update([‘c‘,‘e‘,110,])
11 >>> obj
12 Counter({a: 3, b: 2, c: 2, d: 1, e: 1, 110: 1})    #可以更新列表
13 >>> obj.update((110,2,‘d‘))
14 >>> obj
15 Counter({a: 3, b: 2, c: 2, d: 2, 110: 2, e: 1, 2: 1})   #可以更新元组
16 >>> obj.update({‘b‘,‘c‘,2,})
17 >>> obj
18 Counter({a: 3, b: 3, c: 3, d: 2, 110: 2, 2: 2, e: 1})      #可以更新集合
19 >>> obj.update({‘name‘:‘root‘,‘a‘:‘v‘,})
20 Traceback (most recent call last):
21   File "<pyshell#78>", line 1, in <module>                     #不能更新字典
22     obj.update({name:root,a:v,})                       
23   File "C:\Program Files\Python36\lib\collections\__init__.py", line 617, in update
24     self[elem] = count + self_get(elem, 0)
25 TypeError: must be str, not int
26 >>> obj.update(110)                      
27 Traceback (most recent call last):
28   File "<pyshell#79>", line 1, in <module>                #不能更新纯数字
29     obj.update(110)
30   File "C:\Program Files\Python36\lib\collections\__init__.py", line 621, in update
31     _count_elements(self, iterable)
32 TypeError: int object is not iterable
33 >>> 

  1.4 subtract(obj1)  接收一个参数,减少指定项,默认减少1(通过字典形式指定一次减少个数),不存在的就减为-1,依次减。作用与update()相反

 1 >>> obj
 2 Counter({a: 3, b: 3, c: 3, d: 2, 110: 2, 2: 2, e: 1})
 3 
 4 >>> obj.subtract(‘a‘)
 5 >>> obj
 6 Counter({b: 3, c: 3, a: 2, d: 2, 110: 2, 2: 2, e: 1})
 7 
 8 >>> obj.subtract([‘a‘,‘b‘,110,])
 9 >>> obj
10 Counter({c: 3, b: 2, d: 2, 2: 2, a: 1, e: 1, 110: 1})
11 
12 >>> obj.subtract((‘c‘,‘e‘,110,))
13 >>> obj
14 Counter({b: 2, c: 2, d: 2, 2: 2, a: 1, e: 0, 110: 0})
15 
16 >>> obj.subtract({‘b‘:3,‘d‘:2,110:2,})
17 >>> obj
18 Counter({c: 2, 2: 2, a: 1, d: 0, e: 0, b: -1, 110: -2})
19 
20 >>> obj.subtract({‘m‘:2,5:1,})
21 >>> obj
22 Counter({c: 2, 2: 2, a: 1, d: 0, e: 0, b: -1, 5: -1, 110: -2, m: -2})
23 >>> 

 

  2. OrderedDict()

    有序字典继承dict类。有点类似循环一个顺序列表,再由list的每个位置确定字典里面的键值对。记录字典添加键值对的先后顺序。

 

 1 >>> 
 2 >>> import collections
 3 >>> 
 4 >>> dic = collections.OrderedDict()   #定义一个有序字典
 5 >>> dic
 6 OrderedDict()
 7 >>> dic.update({name:root,job:python,})
 8 >>> dic
 9 OrderedDict([(name, root), (job, python)])
10 >>> dic[age] = 22
11 >>> dic
12 OrderedDict([(name, root), (job, python), (age, 22)])
13 >>> 

 

    2.1 move_to_end()  传递一个键名,将该键值对移动到最后

1 >>> dic 
2 OrderedDict([(name, root), (job, python), (age, 22)])
3 >>> dic.move_to_end(job)
4 >>> dic
5 OrderedDict([(name, root), (age, 22), (job, python)])
6 >>> 

    2.2 popitem()  删除并获取排在最后的键值对。类似于堆栈(后进先出)。

>>> dic
OrderedDict([(name, root), (age, 22), (job, python)])
>>> dic.popitem()
(job, python)
>>> dic
OrderedDict([(name, root), (age, 22)])
>>> 

    2.3 pop(k)  传递一个指定的键名k,删除对应键值对,并获取值。

1 >>> dic
2 OrderedDict([(name, root), (age, 22), (gender, man)])
3 >>> dic.pop(age)
4 22
5 >>> dic
6 OrderedDict([(name, root), (gender, man)])
7 >>> 

  3. defaultdict()

    默认字典,继承于dict类。

 

 1 >>> 
 2 >>> import collections
 3 >>> 
 4 >>> dic = collections.defaultdict(list)    #创建一个默认值为列表的字典,任意键名在未直接赋值为不可变类型时,都可以直接使用列表的方法。
 5 >>> dic
 6 defaultdict(<class list>, {})
 7 >>> dic[name].append(root)
 8 >>> dic[age] = 22
 9 >>> dic
10 defaultdict(<class ‘list‘>, {‘name‘: [‘root‘], ‘age‘: 22})
11 >>> dic[age].append(20)
12 Traceback (most recent call last):
13   File "<pyshell#127>", line 1, in <module>
14     dic[age].append(20)
15 AttributeError: int object has no attribute append
16 >>> 

 

 

  4. namedtuple()

    可命名元组。给元组里面的每个值取个名字。

 

 1 >>> 
 2 >>> import collections
 3 >>> 
 4 >>> MytupleClass = collections.namedtuple(MytupleClass,[x,y,z])     #可命名元组是先自定义一个类,由类实例化一个可命名元祖对象
 5 >>> 
 6 >>> obj = MytupleClass(11,22,33)       #实例化可命名元组,创建一个
 7 >>> obj.x
 8 11
 9 >>> obj.y
10 22
11 >>> obj.z
12 33
13 >>> obj
14 >>> MytupleClass(x=11,y=22,z=33)
15 >>>

 

 

  5. deque()

    deque (循环队列)。取数据默认从右边取。

>>> import collections
>>> 
>>> de = collections.deque()     #定义一个双向队列(循环队列)
>>>

 

    双向队列的方法:

append(self)
‘‘‘往双向队列右边加入一个元素‘‘‘
     
appendleft(self)
‘‘‘往双向队列左边加入一个元素‘‘‘
     
clear(self)
‘‘‘清空双向队列中的所有元素‘‘‘     

count(self, value)
‘‘‘返回指定元素在双向队列中的个数‘‘‘

extend(self)
‘‘‘用一个迭代器从右边扩展双向队列‘‘‘
     
insert(index,value)
‘‘‘向双向队列中指定位置插入一个元素‘‘‘

extendleft(self)
‘‘‘用一个迭代器从左边扩展双向队列(与从后面插入方向相反,类是于一个一个的放进去的)‘‘‘ 

index(value)
‘‘‘返回从左到右遇到的第一个value的索引‘‘‘

copy()
‘‘‘浅复制双向队列‘‘‘

pop(self)
‘‘‘删除并返回最右边的一个元素‘‘‘
     
popleft(self)
‘‘‘删除并返回最左边的一个元素‘‘‘  

remove(self, value)
‘‘‘删除第一次出现的值‘‘‘

reverse(self)
‘‘‘反转双向队列‘‘‘

rotate(n)
‘‘‘循环队列(双向队列)向右旋转双向队列n步(默认n = 1)。如果n是负的,就向左旋转‘‘‘    

  

  补充:

  说了collections系列中的双向队列,接下来讲讲 queue 模块中的单向队列:

1 >>> import queue         #单向队列 Queue 在 queue 模块中
2 >>> 
3 >>> q = queue.Queue()
4 >>> type(q)
5 <class queue.Queue>
6 >>> 

 单向队列中的部分函数

1 put()
2 ‘‘‘传递一个参数,向单向队列里面插入数据‘‘‘
3 
4 get()
5 ‘‘‘从单向队列中取出数据,不支持传参(先进先出),依次取出,每次一个‘‘‘
6 
7 qsize()
8 ‘‘‘单向队列中元素的个数‘‘‘

未完待续。。。

 




以上是关于python 数据结构 - collections系列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python -- collection 系列

python3 collections数据类型模块

Python collections使用

Python的collections模块中namedtuple结构使用示例

python(43):collections模块

Python高级数据结构-Collections模块