Python - 常用模块 - collections

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-10-12 14:37 7阅读 0赞

下面是一个使用collections模块完整的Python代码案例。这个示例展示了如何使用namedtuple创建具有命名字段的自定义数据类型，并使用defaultdict和Counter进行数据处理和计数。

from collections import namedtuple, defaultdict, Counter
    
    # 创建一个具有命名字段的namedtuple
    
    Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])
    
    # 创建一个默认字典，值为列表
    
    person_dict = defaultdict(list)
    
    # 输入人员信息
    
    person1 = Person('Alice', 25, 'Female')
    person2 = Person('Bob', 30, 'Male')
    person3 = Person('Charlie', 28, 'Male')
    person4 = Person('Alice', 35, 'Female')
    
    # 将人员信息添加到默认字典中
    
    person_dict['Female'].append(person1)
    person_dict['Male'].append(person2)
    person_dict['Male'].append(person3)
    person_dict['Female'].append(person4)
    
    # 输出默认字典中的人员信息
    
    for gender, persons in person_dict.items():
        print(f"{
          gender}:")
        for person in persons:
            print(f"Name: {
          person.name}, Age: {
          person.age}, Gender: {
          person.gender}")
    print()
    
    # 使用Counter计算人员的性别分布
    
    gender_counter = Counter(person.gender for persons in person_dict.values() for person in persons)
    
    # 输出人员的性别分布
    
    print("性别分布统计:")
    for gender, count in gender_counter.items():
        print(f"{
          gender}: {
          count}")

在上述代码中，我们首先使用namedtuple创建了一个名为Person的具有命名字段的自定义数据类型。  
然后，我们创建了一个默认字典person\_dict，其中值为列表。  
接下来，我们输入了几个人员的信息，并将其添加到默认字典中，按照性别进行分组。  
最后，我们输出了默认字典中的人员信息，并使用Counter计算了人员的性别分布。

这个完整的代码案例演示了如何使用collections模块中的  
namedtuple、defaultdict和Counter来创建自定义数据类型、进行数据处理和计数。  
你可以根据需要对代码进行修改和扩展。