python3 collections模块_Python3之collections模块

简介

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

namedtuple

namedtuple 是一个函数，它用来创建一个自定义的元组对象，并且规定了元组元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用元组的某个元素。可以通过 namedtuple 来定义一种数据类型，它具备元组的不变性，又可以根据属性来引用，十分方便。

>>> from collections import namedtuple

>>> Mytuple = namedtuple('Mytuple', ['x','y'])

>>> n = Mytuple(11,22)

>>> n.x

11

>>> n.y

22

deque

使用list 存储数据时，按照索引访问元素很快，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') # 默认添加列表最后一项

>>> q.appendleft('y') # 添加到列表第一项

>>> q

deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

>>> q.pop() # 默认删除列表最后一个元素

'x'

>>> q.popleft() # 删除列表的第一个元素

'y'

>>> q

deque(['a', 'b', 'c'])

defaultdict

使用字典时，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

>>> Mydict = defaultdict(lambda: 'N/A')

>>> Mydict['key1'] = 'abc'

>>> Mydict['key1'] # 字典的key1存在

'abc'

>>> Mydict['key2'] # 字典的key2不存在，返回默认值为‘N/A’

'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key不存在而返回默认值，其他功能与普通字典无异。

OrderedDict

有序字典的应用。OrderedDict 的有序性是按照插入的顺序，而不是KEY的顺序。

>>> 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)])

通过 OrderedDict 可以实现一个FIFO（先进先出）的字典，当容量超出限制后，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

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})