collections模块

Posted 随心朝阳

tags:

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

collections模块

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   (不重要可以忘记)

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

1.namedtuple:   定义方法:   namedtuple(‘名称‘, [属性list]):

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)
print(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。

这时,namedtuple就派上了用场:

import collections
port = collections.namedtuple(por,[x,y])
p = port(1,2)
print(p.x)
print(p.y)

#1
#2

2.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:

import collections
lis = collections.deque([a,b,c,d])
lis.append(x)
print(lis)   #deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘x‘])
lis.appendleft(z)
print(lis)  #deque([‘z‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘x‘])

deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

3.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

import collections
d = dict([(x,1),(y,2),(z,3)])
print(d) #{‘x‘: 1, ‘y‘: 2, ‘z‘: 3}

od = collections.OrderedDict([(a, 1), (b, 2), (c, 3)])
print(od) #OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])

4.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}
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
my_dict = {}
for value in values:
    if value>66:
        if my_dict.get(k1):
            my_dict[k1].append(value)
        else:
            my_dict[k1] = [value]
    else:
        if my_dict.get(k2):
            my_dict[k2].append(value)
        else:
            my_dict[k2] = [value]
print(my_dict)
# {‘k2‘: [11, 22, 33, 44, 55, 66], ‘k1‘: [77, 88, 99, 90]}

使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

技术分享图片
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)

print(my_dict) #defaultdict(<class ‘list‘>, {‘k2‘: [11, 22, 33, 44, 55, 66], ‘k1‘: [77, 88, 99, 90]})
View Code

使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

技术分享图片
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: N/A)
dd[key1] = abc
print(dd[key1]) # key1存在
# ‘abc‘
print(dd[key2]) # key2不存在,返回默认值
# ‘N/A‘
View Code

5.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})


以上是关于collections模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何有条件地将 C 代码片段编译到我的 Perl 模块?

elasticsearch代码片段,及工具类SearchEsUtil.java

推荐net开发cad入门阅读代码片段

Python基础22_模块,collections,time,random,functools

CTS测试CtsWindowManagerDeviceTestCases模块的testShowWhenLockedImeActivityAndShowSoftInput测试fail项解决方法(代码片段

模块( collections , time , random , os , sys)