[collections][1]是Python內建的一個集合模塊,提供了許多有用的集合類。
## namedtuple
我們知道tuple可以表示不變集合,例如,一個點的二維坐標就可以表示成:
```
>>> p = (1, 2)
```
但是,看到(1, 2),很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。
定義一個class又小題大做了,這時,namedtuple就派上了用場:
```
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
```
`namedtuple`是一個函數,它用來創建一個自定義的`tuple對象`,并且規定了tuple元素的個數,并可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。
這樣一來,我們用namedtuple可以很方便地定義一種數據類型,它具備tuple的不變性,又可以根據屬性來引用,使用十分方便。
可以驗證創建的Point對象是tuple的一種子類:
```
>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True
```
類似的,如果要用坐標和半徑表示一個圓,也可以用namedtuple定義:
### namedtuple('名稱', [屬性list])
~~~
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
~~~
---
## deque 雙端隊列
~~~
class collections.deque([iterable[, maxlen]])
~~~
使用list存儲數據時,按索引訪問元素很快,但是插入和刪除元素就很慢了,因為list是線性存儲,數據量大的時候,插入和刪除效率很低。
>[info]在隊列兩端插入或刪除元素時間復雜度都是 O(1) ,而在列表的開頭插入或刪除元素的時間復雜度為 O(N)
deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表,適合用于隊列和棧:
```
>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
```
deque除了實現list的append()和pop()外,還支持appendleft()和popleft(),這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。
---
## defaultdict
使用dict時,如果引用的Key不存在,就會拋出KeyError。如果希望key不存在時,返回一個默認值,就可以用defaultdict:
```
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在,返回默認值
'N/A'
```
注意默認值是調用函數返回的,而函數在創建defaultdict對象時傳入。
除了在Key不存在時返回默認值,defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。
#### 推薦使用
可以使用字典的get方法取得元素,并可以指定鍵不存在時的返回值
---
## OrderedDict
使用dict時,Key是無序的。在對dict做迭代時,我們無法確定Key的順序。
如果要保持Key的順序,可以用OrderedDict:
```
>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是無序的
{'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會按照插入的順序排列,不是Key本身排序:
```
>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的順序返回
['z', 'y', 'x']
```
OrderedDict可以實現一個FIFO(先進先出)的dict,當容量超出限制時,先刪除最早添加的Key:
```
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print 'remove:', last
if containsKey:
del self[key]
print 'set:', (key, value)
else:
print 'add:', (key, value)
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)
```
---
## Counter python2.7+
Counter是一個簡單的計數器,例如,統計字符出現的個數:
```
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
... c[ch] = c[ch] + 1
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
```
Counter實際上也是dict的一個子類,上面的結果可以看出,字符'g'、'm'、'r'各出現了兩次,其他字符各出現了一次。
~~~
>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]
~~~
### 這個計數器比原生字典的操作簡化了一些步驟
~~~
for ch in "Helloworld":
if ch not in d.keys():
d[ch] = 1
else:
d[ch] += 1
~~~
### 小結
collections模塊提供了一些有用的集合類,可以根據需要選用。
[1]:http://python.usyiyi.cn/translate/python_278/library/collections.html#module-collections
- 前言
- 環境搭建
- pypi
- 打包
- Python 2 和 Python 3 的版本之間差別
- 項目
- 第一部分
- 第1章 基礎
- Python安裝
- python代碼文件類型
- python對象
- 核心數據類型
- 核心數據類型--整型和浮點型
- 核心數據類型--字符串
- str.format
- 核心數據類型--列表
- 核心數據類型--元組
- 核心數據類型--字典
- 核心數據類型--集合
- 核心數據類型--文件對象
- 調用bash
- 標準輸入輸出
- str-repr
- 字符編碼
- 迭代器和生成器
- 第2章 語句和語法
- 賦值語句
- if語句
- while語句
- for語句
- assert
- 第3章 函數
- 函數作用域
- 工廠函數
- 內置函數
- 遞歸
- 嵌套作用域和lambda
- 參數傳遞
- 函數式編程
- property可寫與可讀
- 第5章 模塊
- 模塊導入
- 模塊命名空間
- 相對導入和絕對導入
- 模塊重載
- 在模塊中隱藏數據
- 過渡性重載
- 第6章 類
- 面向對象還是面向過程?
- 構造函數 析構函數
- call
- 運算符重載
- str()
- 待定
- 即時生成屬性
- 多態
- 線程和進程
- thread模塊
- threading模塊
- threading線程鎖
- 糖果機
- multiprocessing
- 阻塞非阻塞同步異步
- 單線程和多線程對比
- 生產者消費者模型
- 第二部分
- 獲取系統資源信息
- 獲取進程所占的物理內存
- dmidecode獲取系統信息
- 網絡編程
- 網絡基礎
- python中的套接字
- socket模塊
- 第三部分 高級功能
- 閉包入門
- 閉包的應用
- 裝飾器入門
- 裝飾器應用
- 第四部分 項目實戰
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- 模塊
- collections
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