Python collections模块

python

整理自:博客 & Python中文

常用的有:defaultdict、deque、Ccounter

defaultdict 对象

class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])

1)在有dict的情况下为何使用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

2) default_factory如何设置:

第一个参数 default_factory 提供了一个初始值。它默认为 None 。所有的其他参数都等同与 dict 构建器中的参数对待,包括关键词参数。我的理解是若不设置default_factory,则当查找一个不存在的键时,就会报错:

>>> d = defaultdict()   # 没有初始化参数default_factory

>>> d

defaultdict(None, {})

>>> d['a']

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

KeyError: 'a'

那么,default_factory可以取哪些可调用方法呢?有很多:   list,     set,     int,    lambda :None,     lambda :0 等等。

  • list
  • >>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]

    >>> d = defaultdict(list) # 对于不存在的键,返回list()

    >>> for k, v in s:

    ... d[k].append(v) # d[k]就是列表

    ...

    >>> sorted(d.items())

    [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

    >>> d = defaultdict(list)

    >>> d

    defaultdict(<class 'list'>, {})

    >>> d['a'] # 键‘a’不存在,则赋予空列表。相当于a=list()

    []

    >>> d

    defaultdict(<class 'list'>, {'a': []}) # 注意到‘a’虽不存在,但也被添加到字典里

  • set
  • >>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]

    >>> d = defaultdict(set) # set()

    >>> for k, v in s:

    ... d[k].add(v) # d[k]就是集合

    ...

    >>> sorted(d.items())

    [('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]

  • int

    >>> s = 'mississippi'

    >>> d = defaultdict(int) # int()总是为0

    >>> for k in s:

    ... d[k] += 1

    ...

    >>> sorted(d.items())

    [('i', 4), ('m', 1), ('p', 2), ('s', 4)]

  • lambda :None
  • >>> d = defaultdict(lambda : None)     # f = lambda : None. f()总是返回None.  这个例子就没有上面那么有实际意义

    >>> d['a']

    >>> d

    defaultdict(<function <lambda> at 0x0000025FF637F048>, {'a': None})

    >>> d['a']+4

    Traceback (most recent call last):

    File "<stdin>", line 1, in <module>

    TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'

  • lambda :0
  • >>> d = defaultdict(lambda : 0)         # f = lambda : 0. f()总是返回None. 这个例子其实和int()一样了  

    >>> d

    defaultdict(<function <lambda> at 0x0000025FF606A0D0>, {})

    >>> d['a']

    0

    >>> d['a']+=1

    >>> d

    defaultdict(<function <lambda> at 0x0000025FF606A0D0>, {'a': 1})

deque 对象

class collections.deque([iterable[, maxlen]])

返回一个新的双向队列对象,从左到右初始化(用方法 append()) ,从 iterable (迭代对象) 数据创建。如果 iterable 没有指定,新队列为空。

Deque队列是由栈或者queue队列生成的(发音是 “deck”,”double-ended queue”的简称)。Deque 支持线程安全,内存高效添加(append)和弹出(pop),从两端都可以,两个方向的大概开销都是 O(1) 复杂度。

虽然 list 对象也支持类似操作,不过这里优化了定长操作和 pop(0) 和 insert(0, v) 的开销。它们引起 O(n) 内存移动的操作,改变底层数据表达的大小和位置。

如果 maxlen 没有指定或者是 None ,deques 可以增长到任意长度。否则,deque就限定到指定最大长度。一旦限定长度的deque满了,当新项加入时,同样数量的项就从另一端弹出。限定长度deque提供类似Unix filter tail 的功能。它们同样可以用与追踪最近的交换和其他数据池活动。

双向队列(deque)对象支持以下方法:

最常用的不过:append, appendleft, extend, extendleft, pop, popleft

>>> deq = deque(list(),5)

>>> deq

deque([], maxlen=5)

>>> deq.append([1,2,3,4])

>>> deq.append(0)

>>> deq.append(0)

>>> deq.append(0)

>>> deq.append(0)

>>> deq

deque([[1, 2, 3, 4], 0, 0, 0, 0], maxlen=5) # 因为设定了最大长度,所以再次添加6的时候,前端出队列

>>> deq.append(6)

>>> deq

deque([0, 0, 0, 0, 6], maxlen=5)

双向队列(deque)对象支持以下方法:

append(x)

添加 x 到右端。

appendleft(x)

添加 x 到左端。

clear()

移除所有元素,使其长度为0.

copy()

创建一份浅拷贝。

3.5 新版功能.

count(x)

计算deque中个数等于 x 的元素。

3.2 新版功能.

extend(iterable)

扩展deque的右侧,通过添加iterable参数中的元素。

extendleft(iterable)

扩展deque的左侧,通过添加iterable参数中的元素。注意,左添加时,在结果中iterable参数中的顺序将被反过来添加。

index(x[, start[, stop]])

返回第 x 个元素(从 start 开始计算,在 stop 之前)。返回第一个匹配,如果没找到的话,升起ValueError 。

3.5 新版功能.

insert(ix)

在位置 i 插入 x 。

如果插入会导致一个限长deque超出长度 maxlen 的话,就升起一个 IndexError 。

3.5 新版功能.

pop()

移去并且返回一个元素,deque最右侧的那一个。如果没有元素的话,就升起 IndexError 索引错误。

popleft()

移去并且返回一个元素,deque最左侧的那一个。如果没有元素的话,就升起 IndexError 索引错误。

remove(value)

移去找到的第一个 value。 如果没有的话就升起 ValueError 。

reverse()

将deque逆序排列。返回 None 。

deque 其他用法

1. 过滤功能

def tail(filename, n=10):

'Return the last n lines of a file'

with open(filename) as f:

return deque(f, n)

>>> s=[1,2,3,4,5,6]

>>> deque(s,3)

deque([4, 5, 6], maxlen=3)

文档里还有一些稍微复杂的例子。下面是python中栈和队列的另一种表现:

栈直接用列表实现:

The list methods make it very easy to use a list as a stack, where the last element added is the first element retrieved (“last-in, first-out”). To add an item to the top of the stack, use append(). To retrieve an item from the top of the stack, use pop() without an explicit index. For example:

>>> stack = [3, 4, 5]

>>> stack.append(6)

>>> stack.append(7)

>>> stack

[3, 4, 5, 6, 7]

>>> stack.pop()

7

>>> stack

[3, 4, 5, 6]

>>> stack.pop()

6

>>> stack.pop()

5

>>> stack

[3, 4]

队列就是上面的deque:(列表插入或删除都太低效了,所以用双向队列来实现)

It is also possible to use a list as a queue, where the first element added is the first element retrieved (“first-in, first-out”); however, lists are not efficient for this purpose. While appends and pops from the end of list are fast, doing inserts or pops from the beginning of a list is slow (because all of the other elements have to be shifted by one).

To implement a queue, use collections.deque which was designed to have fast appends and pops from both ends. For example:

>>> from collections import deque

>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])

>>> queue.append("Terry") # Terry arrives

>>> queue.append("Graham") # Graham arrives

>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves

'Eric'

>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves

'John'

>>> queue # Remaining queue in order of arrival

deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

Counter 对象

一个计数器工具提供快速和方便的计数。比如

>>> # Tally occurrences of words in a list

>>> cnt = Counter()

>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:

... cnt[word] += 1

>>> cnt

Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

class collections.Counter([iterable-or-mapping])

一个 Counter 是一个 dict 的子类,用于计数可哈希对象。它是一个集合,元素像字典键(key)一样存储,它们的计数存储为值。计数可以是任何整数值,包括0和负数。 Counter 类有点像其他语言中的 bags或multisets。

元素从一个 iterable 被计数或从其他的 mapping (or counter)初始化:

>>> c = Counter()                           # a new, empty counter

>>> c = Counter('gallahad') # a new counter from an iterable

>>> c = Counter({'red': 4, 'blue': 2}) # a new counter from a mapping

>>> c = Counter(cats=4, dogs=8) # a new counter from keyword args

Counter对象有一个字典接口,如果引用的键没有任何记录,就返回一个0,而不是弹出一个 KeyError :

>>> c = Counter(['eggs', 'ham'])

>>> c['bacon'] # count of a missing element is zero

0

设置一个计数为0不会从计数器中移去一个元素。使用 del 来删除它:

>>> c['sausage'] = 0                        # counter entry with a zero count

>>> del c['sausage'] # del actually removes the entry

以上是 Python collections模块 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/386938.html

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