collections 模組整理

2021-08-07 19:22:40 字數 4396 閱讀 9356

collections.deque 類（雙向佇列）是乙個執行緒安全、可以快速從兩端新增或者刪除元素的資料型別。而且如果想要有一種資料型別來存放「最近用到的幾個元素」， deque 也是乙個很好的選擇。這是因為在新建乙個雙向佇列的時候，你可以指定這個佇列的大小，如果這個佇列滿員了，還可以從反向端刪除過期的元素，然後在尾端新增新的元素。

deque(maxlen=n)建立乙個固定長度的佇列，當有新的記錄加入到已滿的佇列時會自動移除最老的那條記錄。

>>> 


from collections import deque


>>> q = deque(range(5), maxlen=5)


>>> q


deque([0, 1, 2, 3, 4], maxlen=5)


>>> q


deque([1, 2, 3, 4, 5], maxlen=5)


>>> q.rotate(3)


>>> q


deque([3, 4, 5, 1, 2], maxlen=5)


>>> q


deque([-1, 3, 4, 5, 1], maxlen=5)


>>> q.extendleft([11,22,33])


>>> q


deque([33, 22, 11, -1, 3], maxlen=5)
collections.counter這個對映型別會給鍵準備乙個整數計數器。每次更新乙個鍵的時候都會增加這個計數器。所以這個型別可以用來給可雜湊表物件計數，或者是當成多重集來用——多重集合就是集合裡的元素可以出現不止一次。 counter 實現了 + 和 - 運算子用來合併記錄，還有像most_common([n])這類很有用的方法， most_common([n]) 會按照次序返回對映裡最常見的 n 個鍵和它們的計數，官方文件。

>>> 


from collections import counter


>>> c = counter('asdasdafdsafsadfdsdgxcvsfdagvv')


>>> c


counter()


>>> c.update('wdaaffdsfsdfsa')


>>> c


counter()
關於counter乙個不為人知的特性，那就是它們可以輕鬆的同各種數**算操作結合起來使用，如：

這裡寫**片
使用dict時，如果引用的key不存在，就會丟擲keyerror。如果希望key不存在時，返回乙個預設值，就可以用defaultdict：

>>> from collections import defaultdict


>>> d = defaultdict(list)


>>> d['a']


>>> d


defaultdict('list'>, )


>>> d


defaultdict('list'>, )


>>> s = 'mississippi'


>>> d = defaultdict(int)


>>> for k in s:


d[k] += 1


>>> sorted(d.items())


[('i', 4), ('m', 1), ('p', 2), ('s', 4)]
使用dict時，key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定key的順序。

如果要保持key的順序，可以用ordereddict。當對字典做迭代時候，它會嚴格按照元素初始新增的順序進行。

>>> from collections import ordereddict


>>> d = ordereddict()


>>> d


ordereddict()


>>> d['foo'] = 1


>>> d['bar'] = 2


>>> d['spam'] = 3


>>> d['grok'] = 4


>>> for key in d:


... print(key, d[key])


...foo 1


bar 2


spam 3


grok 4
ordereddict內部維護了乙個雙向鍊錶，它會根據元素的加入順序來排列鍵的位置。第乙個新加入的元素會被放置在鍊錶的末尾，接下來對已存在的鍵進行賦值時不會改變鍵的順序。

collections.namedtuple 是乙個工廠函式，它可以用來構建乙個帶欄位名的元組和乙個有名字的類——這個帶名字的類對除錯程式有很大幫助。

>>> 


from collections import namedtuple


>>> p = namedtuple('p', 'x y')


>>> p = p(1,2)


>>> p.x


1>>> p.y


2
>>> 


from collections import namedtuple


>>> city = namedtuple('city', 'name country population coordinates')


>>> tokyo = city('tokyo', 'jp', 36.933, (35.689722, 139.691667))


>>> tokyo


city(name='tokyo', country='jp', population=36.933, coordinates=(35.689722,


139.691667))


>>> tokyo.population


36.933


>>> tokyo.coordinates


(35.689722, 139.691667)


>>> tokyo[1]


'jp'
建立乙個具名元組需要兩個引數，乙個是類名，另乙個是類的各個欄位的名字。後者可以是由數個字串組成的可迭代物件，或者是由空格分隔開的欄位名組成的字串。

該型別可以容納數個不同的對映物件，然後在進行鍵查詢操作的時候，這些物件會被當作乙個整體被逐個查詢，直到鍵被找到為止。這個功能在給有巢狀作用域的語言做直譯器的時候很有用，可以用乙個對映物件來代表乙個作用域的上下文。

>>> 


from collections import chainmap


>>> a = 


>>> b = 


>>> c = chainmap(a, b)


>>> c


chainmap(, )
chainmap可以接受多個對映然後在邏輯上使它們表現為乙個單獨的對映結構。但是，這些對映在字面上並不會合併在一起。相反，chainmap只是簡單的維護乙個記錄底層對映關係的列表，然後重新定義常見的字典操作來掃瞄這個列表。大部分的操作都可以正常的工作。

>>> len(c)


3>>> c.keys()


keysview(chainmap(, ))


>>> c.values()


valuesview(chainmap(, ))


>>> c['x']


1>>> c['y']


2
如果與重複的鍵，那麼這裡會採用第乙個對映中所對應的鍵值。

修改對映的操作總會作用在列出的第乙個對映結構上。

>>> c['y'] = 22


>>> c['z'] = 9


>>> 


del c['x']


>>> a


>>> c


chainmap(, )
注：chainmap使用的是原始的字典，也就是說如果任乙個原始的字典發生了變化，那麼合併之後的字典也將會發生變化

>>> a['a'] = 4


>>> a


>>> c


chainmap(, )
而作為chainmap的替代方案，可能會考慮到利用字典的update()方法將多個字典合併在一起。

>>> a


>>> b


>>> merged = dict(b)


>>> merged.update(a)


>>> merged


>>>
但是，如果其中任意乙個原始字典發生了改變，這個改變都不會反應到合併後的字典中。

>>> a['x'] = 5


>>> a


>>> b


>>> merged

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