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Python collections模块总结

来源:  作者: 佚名

Python collections模块总结

除了我们使用的那些基础的数据结构,还有包括其它的一些模块提供的数据结构,有时甚至比基础的数据结构还要好用。

collections

ChainMap

这是一个为多个映射创建单一视图的类字典类型,也就是说,它同样具有字典类型的方法,它比基础数据结构中的字典的创建和多次更新要快,需要注意的是,增删改的操作都只会针对该对象的第一个字典,其余字典不会发生改变,但是如果是查找,则会在多个字典中查找,直到找到第一个出现的key为止。

特有方法 解释
maps 返回全部的字典(这个列表中至少存在一个列表)
new_child 在字典列表头部插入字典,如果其参数为空,则会默认插入一个空字典,并且返回一个改变后的ChainMap对象
parents 返回除了第一个字典的其余字典列表的ChainMap对象,可以用来查询除了第一个列表以外的内容。
import collections
a = {1: 2, 2: 3}
b = {1: 3, 3: 4, 4: 5}
chains = collections.ChainMap(a, b)
# maps
# 注意maps是个属性,不是一个方法,其改变
print(chains.maps)  # [{1: 2, 2: 3}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]
# get
assert chains.get(1, -1) == 2
# parents
# 从第二个map开始找
assert chains.parents.get(1, -1) == 3
# popitem
assert chains.popitem() == (2, 3)
# pop
# 返回的是value
assert chains.pop(1) == 2
# new_child
assert chains.new_child()
print(chains.maps)  # [{}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]
chains[2] = 1
print(chains.maps)  # [{2: 1}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]
# setdedault
# 如果已经存在key,则不会添加
assert chains.setdefault(1, 10) == 3
# update
chains.update({2: 4, 3: 5})
print(chains.maps)  # [{1: 2, 2: 4, 3: 5}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]
# keys
print(chains.keys())  # KeysView(ChainMap({2: 4, 3: 5}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}))
# KeysView 继承了mapping和set
print(2 in chains.keys())  # True
print(len(chains.keys()))  # 4(重复的不算)
# clear
chains.clear()
print(chains.maps)  # [{}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]

就像它的特点一样,它适用于以下的情况:

  1. 多个字典;
  2. 允许key是重复;
  3. 总是访问最高优先级字典中的关键字;
  4. 不需要改变key对应的value;
  5. 字典频繁的创建和更新已经造成巨大的性能问题,希望改善性能问题;

Counter

这是一个继承dict的子类,专门用来做计数器,dict中的方法这里同样适用。

特有方法 解释
init 初始化,参数为可迭代对象即可
elememts 返回一个生成器,其键值以无序的方式返回,并且只有值大于1的键值对才会返回
most_common 返回值最大的键值对,参数指定返回前多少个
subtract 减法,调用者的值发生改变
update 加法,调用者的值发生改变
[] 返回键对应的值,如果键不存在,那么返回0
+ 加法,返回一个新的counter对象,如果前面不存在,则默认加上一个对应键,值为0的counter
- 减法,返回一个新的counter对象,如果前面不存在,则默认用对应键,值为0的counter来减,其中值正数会变负数,负数变为正数
& min操作,取相对应的键的最小值,返回一个新的counter对象
max操作,取相对应的键的最大值,返回一个新的counter对象

其中数学运算如果其中一方的不存在,则会默认创建对应键,值为0的键值对。

from collections import Counter
# init
# 可迭代
counter = Counter("accab")  # Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 1})
counter2 = Counter([1,2,3,4])  # Counter({1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})
counter5 = Counter([('a',3),('b', 2)])  # Counter({('a', 3): 1, ('b', 2): 1})
# 字典
counter3 = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'a': 3})  # Counter({'a': 3, 'b': 2})
counter4 = Counter(a=1, b=2, c=1)  # Counter({'b': 2, 'a': 1, 'c': 1})
# elements
# 键值以无序的方式返回,并且只返回值大于等于1的键值对
elememts = counter.elements()
print([x for x in elememts])  # ['a', 'a', 'c', 'c', 'b']
# 为空是因为elements是generator
print(sorted(elememts))  # []
# most_common
# 键值以无序的方式返回
print(counter.most_common(1))  # [('a', 2)]
print(counter.most_common())  # [('a', 2), ('c', 2), ('b', 1)]
# update
# 单纯是增加的功能,而不是像dict.update()中的替换一样
counter.update("abb")
print(counter)  # Counter({'a': 3, 'b': 3, 'c': 2})
# subtract
counter.subtract(Counter("accc"))
print(counter)  # Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': -1})
print([x for x in counter.elements()])  # ['a', 'a', 'b', 'b', 'b']
# get
# 键不存在则返回0,但是不会加入到counter键值对中
print(counter['d'])
print(counter)  # Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': -1})
del counter['d']
# 还可以使用数学运算
c = Counter(a=3, b=1)
d = Counter(a=1, b=2)
# add two counters together:  c[x] + d[x]
print(c + d)  # Counter({'a': 4, 'b': 3})
# subtract (keeping only positive counts)
print(c - d)  # Counter({'a': 2})
# # intersection:  min(c[x], d[x])
print(c & d) # Counter({'a': 1, 'b': 1})
# union:  max(c[x], d[x])
print(c | d)  # Counter({'a': 3, 'b': 2})
# 一元加法和减法
c = Counter(a=3, b=-1)
# 只取正数
print(+c)  # Counter({'a': 3})
print(-c)  # Counter({'b': 1})

deque

由于deque同样能够提供列表相关的函数,所以其和列表相同的函数则不再赘述,这里比较独特的是和left相关的函数以及rotate函数。

from collections import deque
# 从尾部进入,从头部弹出,保证长度为5
dq1 = deque('abcdefg', maxlen=5)
print(dq1)  # ['c', 'd', 'e', 'f', 'g']
print(dq1.maxlen)  # 5
# 从左端入列
dq1.appendleft('q')
print(dq1)  # ['q', 'c', 'd', 'e', 'f']
# 从左端入列
dq1.extendleft('abc')
print(dq1)  # ['c', 'b', 'a', 'q', 'c']
# 从左端出列并且返回
dq1.popleft()  # c
print(dq1)  # ['b', 'a', 'q', 'c']
# 将队头n个元素进行右旋
dq1.rotate(2)
print(dq1)  # ['q', 'c', 'b', 'a']
# 将队尾两个元素进行左旋
dq1.rotate(-2)
print(dq1)  # ['b', 'a', 'q', 'c']
def tail(filename, n=10):
    'Return the last n lines of a file'
    with open(filename) as f:
        return deque(f, n)
def delete_nth(d, n):
    """
    实现队列切片和删除,pop之后再放会原处
    :param d: deque
    :param n: int
    :return:
    """
    d.roatte(-n)
    d.popleft()
    d.rotate(n)

OrderedDict

OrderedDict提供了一个有序字典,可以使用在遍历的时候根据相应的顺序进行输出,因为在dict中它的item是以任意顺序进行输出的。

注意初始化的时候和在插入的话都根据插入顺序进行排序,而不是根据key进行排序。

from collections import OrderedDict
items = {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}
regular_dict = dict(items)
ordered_dict = OrderedDict(items)
print(regular_dict)  # {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}
print(ordered_dict)  # [('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)]
# 按照插入顺序进行排序而不是
ordered_dict['f'] = 4
ordered_dict['e'] = 5
print(ordered_dict)  # [('c', 3), ('b', 2), ('a', 1), ('f', 4), ('e', 5)]
# 把最近加入的删除
print(ordered_dict.popitem(last=True))  # ('e', 5)
# 按照加入的顺序删除
print(ordered_dict.popitem(last=False))  # ('c', 3)
print(ordered_dict)  # [('b', 2), ('a', 1), ('f', 4)]
# 移动到末尾
ordered_dict.move_to_end('b', last=True)
print(ordered_dict)  # [('a', 1), ('f', 4), ('b', 2)]
# 移动到开头
ordered_dict.move_to_end('b', last=False)
print(ordered_dict)  # [('b', 2), ('a', 1), ('f', 4)]
ordered_dict['a'] = 3
# 说明更改值并不会影响加入顺序
print(ordered_dict.popitem(last=True))  # ('f', 4)

提供了字典的功能,又保证了顺序。

namedtuple

如果我们想要在tuple中使用名字的参数,而不是位置,namedtuple提供这么一个创建名称tuple的机会。

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, y=20)
print(p)  # Point(x=10, y=20)
print(p.x + p.y)  # 30


Python标准库之collections包的使用教程  /python/2017/0808/74236.html  

Python的collections模块中的OrderedDict有序字典 /python/2017/0425/51784.html 

Python中Collections模块的Counter容器类使用教程  /python/2017/0424/51498.html  

Python collections模块实例讲解  /python/2016/1130/22624.html

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