Python学习（十二）—— 常用内建模块collections

你的名字 2022-02-19 12:09 255阅读 0赞

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

### 1.namedtuple ###

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。

用namedtuple来创建坐标Point对象：

>>> from collections import namedtuple
    >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
    >>> p = Point(1, 2)
    >>> p.x
    1
    >>> p.y
    2

用namedtuple来创建圆Circle对象：

# namedtuple('名称', [属性list]):
    Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

### 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提供的操作有：

<table style="width:500px;"> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>操作</th> 
   <th>含义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>append()</td> 
   <td>从队列尾插入元素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>pop()</td> 
   <td>从队列尾删除元素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>appendleft()</td> 
   <td>从队列头插入元素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>popleft()</td> 
   <td>从队列头删除元素</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.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')                # 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
    >>> dd['key1'] = 'abc'
    >>> dd['key1'] # key1存在
    'abc'
    >>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
    'N/A'

### 4.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序，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()
    >>> od['z'] = 1
    >>> od['y'] = 2
    >>> od['x'] = 3
    >>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
    ['z', 'y', 'x']

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排序，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()
    >>> od['z'] = 1
    >>> od['y'] = 2
    >>> od['x'] = 3
    >>> list(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                            # 初始化fifo容量
    
        def __setitem__(self, key, value):
            containsKey = 1 if key in self else 0                # 判断key是否已存在
            if len(self) - containsKey >= self._capacity:        # 若超过容量，删除栈顶元素
                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)

### 5.ChainMap ###

（1）使用ChainMap可以将多个字典串联起来，当做一个字典来处理：

from collections import ChainMap
    
    # 构造两个字典
    user_dict1 = {"a": "xiaohong", "b": "xiaohua"}
    user_dict2 = {"c": "xiaopang", "d": "xiaoming"}
    
    # 通过ChainMap将两个字典串联起来，合成一个新字典
    new_dict = ChainMap(user_dict1, user_dict2)
    
    # 打印新字典
    print(new_dict)
    # ChainMap({'a': 'xiaohong', 'b': 'xiaohua'}, {'c': 'xiaopang', 'd': 'xiaoming'})

（2）直接访问串联起来的数据：

print(new_dict["c"])
    # xiaopang

（3）当不同的字典具有相同的主键的时候，在遍历串联之后的数据时，会只能遍历到之前的：

user_dict1 = {"a": "xiaohong", "b": "xiaohua"}
    user_dict2 = {"b": "xiaopang", "d": "xiaoming"}
    new_dict = ChainMap(user_dict1, user_dict2)
    
    for key, value in new_dict.items():
        print(key, value)
    
    # d xiaoming
    # b xiaohua    # 只获取到user_dict1中的b，而user_dict2中的b被忽略
    # a xiaohong

（4）动态添加新的dict：

# new_dict.new_child(new_dict)
    #
    # print(new_dict)
    # for key, value in new_dict.items():
    #     print(key, value)

（5）maps 方法会将串联起来的字典以列表的形式展示：

print(new_dict.maps)
    # [{'a': 'xiaohong', 'b': 'xiaohua'}, {'c': 'xiaopang', 'd': 'xiaoming'}]

（6）ChainMap 并不是对源数据的拷贝，而是 指向源数据：

new_dict.maps[0]["a"] = "pangzi"
    
    print(new_dict)
    # ChainMap({'a': 'pangzi', 'b': 'xiaohua'}, {'c': 'xiaopang', 'd': 'xiaoming'})

### 6.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()                 # 构造计数器，该计数器实际上是一个dict
    >>> for ch in 'programming':      # 每一个c[key]的初始值为0
    ...     c[ch] = c[ch] + 1
    ...
    >>> c
    Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})