每天学点Python之collections
内容摘抄自:<python大法好>的每天学点Python之collections
collections模块在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,提供了几个额外的数据类型:ChainMap、Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
ChainMap
ChainMap是python3的新特性,它用来将多个map组成一个新的单元(原来的map结构仍然存在,类似于这些map被存在了一个list之中),这比新建一个map再将其他map用update加进来快得多。通过ChainMap可以来模拟嵌套的情景,而且多用于模板之中。
ChainMap支持普通map的所有操作,下面主要展示一下它的特性:
# 新建ChainMap及它的结构 In[2]: from collections import ChainMap In[3]: m1 = {‘color‘: ‘red‘, ‘user‘: ‘guest‘} In[4]: m2 = {‘name‘: ‘drfish‘, ‘age‘: ‘18‘} In[5]: chainMap = ChainMap(m1, m2) In[6]: print(chainMap.items()) ItemsView(ChainMap({‘user‘: ‘guest‘, ‘color‘: ‘red‘}, {‘age‘: ‘18‘, ‘name‘: ‘drfish‘})) # 获取ChainMap中的元素 In[7]: print(chainMap.get(‘name‘)) drfish In[8]: print(chainMap.get(‘not‘)) None # 新增map In[9]: m3 = {‘data‘: ‘1-6‘} In[10]: chainMap = chainMap.new_child(m3) In[11]: print(chainMap.items()) ItemsView(ChainMap({‘data‘: ‘1-6‘}, {‘user‘: ‘guest‘, ‘color‘: ‘red‘}, {‘age‘: ‘18‘, ‘name‘: ‘drfish‘})) # parents属性 In[12]: print(chainMap.parents) ChainMap({‘user‘: ‘guest‘, ‘color‘: ‘red‘}, {‘age‘: ‘18‘, ‘name‘: ‘drfish‘}) In[13]: print(chainMap.parents.parents) ChainMap({‘age‘: ‘18‘, ‘name‘: ‘drfish‘}) In[14]: print(chainMap.parents.parents.parents) ChainMap({}) # maps属性 In[15]: chainMap.maps Out[15]: [{‘data‘: ‘1-6‘}, {‘color‘: ‘red‘, ‘user‘: ‘guest‘}, {‘age‘: ‘18‘, ‘name‘: ‘drfish‘}]
- 可以传入多个map来初始化ChainMap,如参数为空,会自动加入一个空的map
- 获取的key如果不存在,则返回None
- 可以通过net_child()方法来新增map,新的map添加在前面
- parents属性返回除去第一个map后的ChainMap实例。
Counter
Counter是一个简单的计数器,使用起来非常方便。
初始化
Counter的初始化支持多种形式
In[18]: from collections import Counter In[19]: c = Counter() In[20]: c = Counter(‘hello‘) In[21]: c = Counter({‘a‘:3,‘b‘:19}) In[22]: c = Counter(cats=2,dogs=1) In[23]: c Out[23]: Counter({‘cats‘: 2, ‘dogs‘: 1})
Counter对于不存在的元素会返回0,如果要删除则需要用到del:
In[23]: c Out[23]: Counter({‘cats‘: 2, ‘dogs‘: 1}) In[24]: c[‘birds‘] Out[24]: 0 In[25]: del c[‘cats‘] In[26]: c Out[26]: Counter({‘dogs‘: 1})
elements()方法会返回所有的元素,有几个就返回几个;而most_common(n)方法可以返回数量排前n的元素及其数目:
In[29]: c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) In[30]: list(c.elements()) Out[30]: [‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘] In[33]: c.most_common(1) Out[33]: [(‘a‘, 3)]
不同的Counter之间还可以进行运算操作,subtract()方法进行减法后会影响调用方;&
操作表示取两个中数目小的一个(如果只在一个Counter中存在,则结果集中也没有),|
操作取数目大的。
In[46]: c = Counter(a=13, b=11) In[47]: d = Counter(a=1, b=2) In[48]: c.subtract(d) In[49]: c Out[49]: Counter({‘a‘: 12, ‘b‘: 9}) In[51]: c+d Out[51]: Counter({‘a‘: 13, ‘b‘: 11}) In[52]: c-d Out[52]: Counter({‘a‘: 11, ‘b‘: 7}) In[54]: c&d Out[54]: Counter({‘a‘: 1, ‘b‘: 2}) In[55]: c|d Out[55]: Counter({‘a‘: 12, ‘b‘: 9})
注:进行运算操作时,如果数目结果为负的会被直接忽略
deque
deque就是一个双端队列,与list非常相似,不过可以同时在list的左边增删元素:
In[72]: dq = deque(‘abd‘) In[73]: dq Out[73]: deque([‘a‘, ‘b‘, ‘d‘]) In[74]: dq.append(‘1‘) In[75]: dq.appendleft(‘-1‘) In[76]: dq Out[76]: deque([‘-1‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘d‘, ‘1‘]) In[77]: dq.popleft() Out[77]: ‘-1‘ In[78]: dq.extendleft("hello") In[79]: dq Out[79]: deque([‘o‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘e‘, ‘h‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘d‘, ‘1‘])
注意extendleft(x)方法相当于先把x翻转后在添加到列表前端。然后比较好用的是rotate方法,可以使队列中的元素顺序前移或者后移:
In[82]: dq=deque("12345") In[83]: dq Out[83]: deque([‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘]) In[84]: dq.rotate(2) In[85]: dq Out[85]: deque([‘4‘, ‘5‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]) In[86]: dq.rotate(-4) In[87]: dq Out[87]: deque([‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘1‘, ‘2‘])
defaultdict
defaultdict在普通的dict之上添加了默认工厂,使得键不存在时会自动生成相应类型的值:
In[88]: from collections import defaultdict In[89]: d = defaultdict(int) In[90]: d[‘a‘] Out[90]: 0 In[91]: d = defaultdict(dict) In[92]: d[‘a‘] Out[92]: {}
如果初始化时没有加入默认工厂,则同样会抛出KeyError错误:
In[93]: d = defaultdict() In[94]: d[‘a‘] Traceback (most recent call last): d[‘a‘] KeyError: ‘a‘
namedtuple
namedtuple是tuple的加强版本,最大的作用就是给tuple的每个位置的值设置了别名,增加了程序的可读性:
In[95]: from collections import namedtuple In[96]: Point = namedtuple("Point",[‘x‘,‘y‘]) In[97]: p = Point(1,2) In[98]: p.x Out[98]: 1 In[99]: p.y Out[99]: 2
由于有了别名,相当于形成了一个字典,namedtuple可以转化为下面要介绍的OrderedDict,同时也可以通过字典转化而来:
In[100]: p._asdict() Out[100]: OrderedDict([(‘x‘, 1), (‘y‘, 2)]) In[101]: d = {‘x‘:11,‘y‘:22} In[102]: Point(**d) Out[102]: Point(x=11, y=22)
namedtuple也提供了获取所有域及修改相应值的方法:
In[108]: p Out[108]: Point(x=1, y=2) In[109]: p._fields Out[109]: (‘x‘, ‘y‘) In[110]: p._replace(x=10) Out[110]: Point(x=10, y=2)
OrderedDict
dict是无序,但有时我们希望字典是有序的,OrderedDict提供了这项服务,OrderedDict中的键值对是按照他们加入时的顺序存储的:
In[130]: fruit=((‘apple‘, 4), (‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘pear‘, 1)) In[131]: d = dict(fruit) In[132]: d Out[132]: {‘apple‘: 4, ‘banana‘: 3, ‘orange‘: 2, ‘pear‘: 1} In[135]: d.popitem() Out[135]: (‘apple‘, 4) In[136]: d.popitem() Out[136]: (‘orange‘, 2) In[137]: d.popitem() Out[137]: (‘banana‘, 3) In[138]: d.popitem() Out[138]: (‘pear‘, 1) In[133]: od = OrderedDict(fruit) In[134]: od Out[134]: OrderedDict([(‘apple‘, 4), (‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘pear‘, 1)]) In[139]: od.popitem() Out[139]: (‘pear‘, 1) In[140]: od.popitem() Out[140]: (‘orange‘, 2) In[141]: od.popitem() Out[141]: (‘banana‘, 3) In[142]: od.popitem() Out[142]: (‘apple‘, 4)
注:OrderedDict中popitem(last=True)函数如果last设置为False,则先加入的先弹出
可以通过move_to_end(key, last=True)函数来改变键值对的位置,True时移到末尾,False移到开头:
In[146]: od Out[146]: OrderedDict([(‘apple‘, 4), (‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘pear‘, 1)]) In[147]: od.move_to_end(‘apple‘) In[148]: od Out[148]: OrderedDict([(‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘pear‘, 1), (‘apple‘, 4)]) In[149]: od.move_to_end(‘pear‘,False) In[150]: od Out[150]: OrderedDict([(‘pear‘, 1), (‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘apple‘, 4)])