collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。
这里举几个例子:
namedtuple
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)
但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了,这时,namedtuple就派上了用场:
> from collections import namedtuple > Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) > p = Point(1, 2) > p.x 1 > p.y 2
namedtuple是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来,我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型,它具备tuple的不变性,又可以根据属性来引用,使用十分方便。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类:
> isinstance(p, Point) True > isinstance(p, tuple) True
类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:
# namedtuple('名称', [属性list]): Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
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:
> 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。
defaultdict
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' > dd['key1'] # key1存在 'abc' > dd['key2'] # key2不存在,返回默认值 'N/A'
注意默认值是调用函数返回的,而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值,defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
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:
> from collections import OrderedDict > d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) > d # dict的Key是无序的 {'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会按照插入的顺序排列,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的顺序返回 ['z', 'y', 'x']
OrderedDict可以实现一个FIFO(先进先出)的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的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
Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:
> 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实际上也是dict的一个子类,上面的结果可以看出,字符'g'、'm'、'r'各出现了两次,其他字符各出现了一次。
小结
collections模块提供了一些有用的集合类,可以根据需要选用。
知识点补充:
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
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典
以上就是Python中内建模块collections如何使用的详细内容,更多关于详解Python中的内建模块collections的资料请关注其它相关文章!
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