[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