collections模块
Posted 随心朝阳
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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]):
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) 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()
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.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
:
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]})
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
:
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‘
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})
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