Counter(计数器)

是一个字典的子类,存储形式同样为字典,其中存储的键为字典的元素,值为元素出现的次数,在使用之前我们需要先导入文件 import collections

  • 初始化一个计数器
import  collections

# 初始化一个计数器
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
print(c) # Counter({'f': 4, 'o': 3, 'a': 3, 'd': 2, 'u': 2, 'l': 2, 'j': 1, 's': 1})
  • most_common(self,n) 取出元素最多的前n项
import  collections

# most_common(self,n) 取出计数器总元素最多的前n项
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
d = c.most_common(3)
print(d) # [('f', 4), ('a', 3), ('o', 3)]
  • sorted(c) 给计数器排序
import  collections

# sorted(c) 给计数器排序
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
print(sorted(c)) # ['a', 'd', 'f', 'j', 'l', 'o', 's', 'u']
  • ''.join(sorted(c.elements())) 排序,打印成字符串形式
  • elements(c) 计数器所有元素
import  collections

# ''.join(sorted(c.elements())) 相当于排序,打印成字符串
# c.elements() 返回所有元素
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
e = ''.join(c)
print(e) # ldfjosau
f = ''.join(sorted(c.elements()))
print(f) # aaaddffffjllooosuu
  • sum(*args, **kwargs) 增加
  • sum(c.values()) c字典所有元素个数
import  collections
# sum(c.values()) 所有值个数
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
g = sum(c.values())
print(g) #
  • c['a'] c字典中a元素出现次数
import  collections

# c['a'] 字符a出现的次数
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
r = c['a']
print(r) # for elem in 'shazam':
c[elem] += 1
d = c['a']
print(d) #
del c['a']
print(c) # Counter({'f': 4, 'o': 3, 'l': 2, 'u': 2, 's': 2, 'd': 2, 'z': 1, 'm': 1, 'h': 1, 'j': 1})
  • update(*args, **kwds) 更新计数器
import  collections
# update 更新计数器
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
d = collections.Counter('aaaaasimsalabim')
c.update(d)
print(c['a']) #
  • clear(self) 清除所有参数
import  collections

# clear()
c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof')
c.clear()
print(c) # Counter()
  • subtract(*args, **kwds) 删除与另一个交集后的子集
import  collections

# subtract(*args, **kwds):删除与另一个计数器的交集
c = collections.Counter('which')
c.subtract('witch')
print(c) # Counter({'h': 1, 'w': 0, 'c': 0, 'i': 0, 't': -1})

  

  OrderDict(有序字典)

  OrderedDict 有序字典,是对字典的补充,他能记录字典的添加顺序,相当于字典和列表的组合,使用之前需要导入依赖类 import collections

  • 初始化一个有序字典
import collections

# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
  • fromkeys(cls, S, v=None) s:定义一个键列表,用于字典的键准备准备的值的列表, v:表示将键设置的值 默认是None
import collections

# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # fromkeys(cls, S, v=None) s:定义一个键列表,用于字典的键准备准备的值的列表, v:表示将键设置的值 默认是None
s = ['v1','k2','']
order1 = order.fromkeys(s,'Hello')
print(order1) # OrderedDict([('k1', 'Hello'), ('k2', 'Hello'), ('k3', 'Hello')])
  • items(self, *args, **kwargs) 所有的元素
import collections

# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # items(self, *args, **kwargs) 所有的元素
order2 = order.items()
print(order2) # odict_items([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]
  • keys(self, *args, **kwargs)  所有的key
import collections

# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # keys(self, *args, **kwargs) 所有的key
order3 = order.keys()
print(order3) # odict_keys(['k1', 'k2', 'k3'])
  • move_to_end(self, *args, **kwargs) 将指定元素移动到最后,如果指定元素不存在就会报错
import collections

# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # move_to_end(self, *args, **kwargs) 将指定元素移动到最后,如果指定元素不存在就会报错
order.move_to_end('k1')
print(order) # OrderedDict([('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k1', 'v1')])
  • pop(self, k, d=None)  弹出指定元素,同时可以接受弹出元素的值
import collections

# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # pop(self, k, d=None) 弹出指定元素,同时可以接受弹出元素的值
order4 = order.pop('k2')
print(order4) # v2
print(order) # OrderedDict([('k3', 'v3'), ('k1', 'v1')])
  • popitem(self)  弹出字典中键值对,可以定义一个变量用来接收弹出的建制度,貌似弹出的建制度不是按照顺序弹出来的
# 初始化一个有序字典
order = collections.OrderedDict()
print(order) # OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
print(order) # OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # popitem(self) 弹出字典中键值对,可以定义一个变量用来接收弹出的建制度,貌似弹出的建制度不是按照顺序弹出来的
order5 = order.popitem()
print(order) # OrderedDict([('k3', 'v3')])
print(order5) # ('k1', 'v1')
  • setdefault(self, k, d=None)  用来查找字典中键,如果字典中不存在key就默认为d
import collections
order_default = collections.OrderedDict()
order_default['k100'] = ''
order_default.setdefault('k1',['hello','Python'])
print(order_default['k1']) # ['hello', 'Python']
print(order_default['k100']) #
  • update(self, *args, **kwargs)  更新
import collections
order = collections.OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
order_default.update(order)
print(order_default) # OrderedDict([('k100', '034'), ('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
  • values(self, *args, **kwargs)  所有的值
import collections

order = collections.OrderedDict()
order['k1'] = 'v1'
order['k2'] = 'v2'
order['k3'] = 'v3'
order_default.update(order)
print(order_default) # OrderedDict([('k100', '034'), ('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) # values(self, *args, **kwargs) 所有的值
print(order_default.values()) # odict_values(['034', 'v1', 'v2', 'v3'])
  • defalultdict(默认字典)
# 默认字典  defaultdict 表示其值默认为一个类型
my_defaulf = collections.defaultdict(list)
my_defaulf['k1'].append('v1')
print(my_defaulf) # defaultdict(<class 'list'>, {'k1': ['v1']})
  • namedtuple(可命名元祖)
# 可命名元祖 ,可命名元祖是属于collections类
Mytuple = collections.namedtuple('Mytuple',['name', 'age', 'email'])
f = Mytuple('wang','','wang@163.com')
print(f.name) # wang
print(f.age) #
print(f.email) # wang@163.com
  • deque(双向队列)

  双向队列,相当于一个列表,可以从队列的两端来操作,同样在使用之前我们需要先导入  import collections

  • 初始化
init_deque = collections.deque()
print(init_deque) # deque([])
  • append(self, *args, **kwargs) 添加元素
import collections

init_deque = collections.deque()
print(init_deque) # deque([]) # append(self, *args, **kwargs) 添加元素
init_deque.append('sdfasd')
print(init_deque) # deque(['sdfasd']) 一次只能添加一个元素
init_deque.append(1)
init_deque.append(2)
init_deque.append(3)
print(init_deque) # deque(['sdfasd', 1, 2, 3]) 默认是向后添加元素
  • appendleft(self, *args, **kwargs) 想左添加元素
init_deque.appendleft(4)
print(init_deque) # deque([4, 'sdfasd', 1, 2, 3])
  • clear(self, *args, **kwargs) 清除
  • copy(self, *args, **kwargs) 拷贝
  • count(self, value) 计算指定值(value)的个数
init_count = init_deque.count(4)
print(init_deque) # deque([4, 'sdfasd', 1, 2, 3])
print(init_count) #
  • extend(self, *args, **kwargs) 在右边扩展,同时会将传入的参数拆分成元素来添加
init_deque.extend('')
print(init_deque) # deque([4, 'sdfasd', 1, 2, 3, '1', '0', '0'])
  • extendleft(self, *args, **kwargs) 会将传入的参数拆分成元素来添加到左边,完全倒序,最右边的元素添加到最左边
init_deque.extendleft('')
print(init_deque) # deque(['9', '8', '7', 4, 'sdfasd', 1, 2, 3, '1', '0', '0'])
  • index(self, value, start=None, stop=None) 指定值在指定范围内的下标 默认是整个队列
init_index = init_deque.index(1)
print(init_index) #
  • insert(self, index, p_object)  在指定下标插入指定元素
init_deque.insert(5,'')
print(init_deque) # deque(['9', '8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 1, 2, 3, '1', '0', '0'])
  • pop(self, *args, **kwargs)  从右边弹出一个元素 同时可以接收弹出的元素
print(init_deque) # deque(['9', '8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 1, 2, 3, '1', '0', '0'])
init_pop = init_deque.pop()
print(init_deque) # deque(['9', '8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 1, 2, 3, '1', '0'])
print(init_pop) #
  • popleft(self, *args, **kwargs)  弹出最左边的元素
print(init_deque) # deque(['9', '8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 1, 2, 3, '1', '0'])
init_popleft = init_deque.popleft()
print(init_deque) # deque(['8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 1, 2, 3, '1', '0'])
print(init_popleft) #
  • remove(self, value)  移除在队列中出现的第一个指定的值
print(init_deque) # deque(['8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 1, 2, 3, '1', '0'])
init_deque.remove(1)
print(init_deque) # deque(['8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 2, 3, '1', '0'])
  • reverse(self)  队列反向排序
print(init_deque) # deque(['8', '7', 4, 'sdfasd', '567', 2, 3, '1', '0'])
init_deque.reverse()
print(init_deque) # deque(['0', '1', 3, 2, '567', 'sdfasd', 4, '7', '8'])
  • rotate(self, *args, **kwargs)  将指定元素向前移动n个位置,如果n没有设置就默认移动到左边一个位置,但是n怎么设置还没搞定
print(init_deque) # deque(['0', '1', 3, 2, '567', 'sdfasd', 4, '7', '8'])
init_deque.rotate('')
print(init_deque) # deque(['0', '1', 3, 2, '567', 'sdfasd', 4, '7', '8'])
  • Queue(单项队列)

  单项队列,只能在一个方向上操作,先进先出策略,使用时导入 import queue

  • 初始化
import queue

# 单项队列,只能在一个方向上操作,先进先出原则
init_queue = queue.Queue()
print(init_queue) # <queue.Queue object at 0x101379128> 怎么好像是内存地址呢
  • put(self, item, block=True, timeout=None) 向队列添加元素
init_queue.put('a')
print(init_queue) # <queue.Queue object at 0x101b79748>
init_queue.put('b')
init_queue.put('c')
  • qsize(self)  队列总元素个数
# qsize(self) 队列总元素个数
print(init_queue.qsize()) #
  • empty(self)  如果返回时Ture 说明是空,其他情况是False,不确定一定有元素
# empty(self) 如果返回时Ture 说明是空,其他情况是False,不确定一定有元素
init_empty = init_queue.empty()
print(init_empty) # False
  • get(self, block=True, timeout=None)  往外拿元素,相当于remove
# get(self, block=True, timeout=None) 往外拿元素,相当于remove
init_geta = init_queue.get()
print(init_geta) # a
print(init_queue.qsize()) #
  • init_queue_max = queue.Queue(maxsize=3)  最多存放元素个数为3个,多余的put进去的都会处于等待状态

  

Python_Day_05 计数器(counter),有序字典(OrderDict),默认字典(defaultdict),可命名元祖(namedtuple),双向队列(deque),单项队列(deuqe.Queue)的更多相关文章

  1. 计数器(counter),有序字典(OrderDict),默认字典(defaultdict),可命名元祖(namedtuple),双向队列(deque),单项队列(deuqe.Queue)

    Python_Day_05 计数器(counter),有序字典(OrderDict),默认字典(defaultdict),可命名元祖(namedtuple),双向队列(deque),单项队列(deuq ...

  2. python基础知识4——collection类——计数器,有序字典,默认字典,可命名元组,双向队列

    1.计数器(counter) Counter是对字典类型的补充,用于追踪值的出现次数. ps:具备字典的所有功能 + 自己的功能  Counter 我们从中挑选一些相对常用的方法来举例: 在上面的例子 ...

  3. 八、collection系列-----计数器、有序字典、默认字典、可命名元组、双向队列、单向队列一.计数器(对字典的扩展)

    一.计数器(对字典的扩展) 有如下一个字典: dic = {'k1':123,'k2':123,'k3':12} 统计12出现的次数,123出现的次数   1.统计出现次数 >>> ...

  4. Python说文解字_看起来有点儿像字典的元组(命名元祖)

    1. 需要一个库 namedtuple: 所谓命名元组就是对于元组的每一个元素进行起名,看起来很像访问字典一样. 实例 from collections import namedtuple Stock ...

  5. Python学习笔记——基础篇2【第三周】——计数器、有序字典、元组、单(双)向队列、深浅拷贝、函数、装饰器

    目录 1.Python计数器Counter 2.Python有序字典OrderredDict 3.Python默认字典default 4.python可命名元组namedtuple 5.Python双 ...

  6. 学习python的第十天(内置算法:列表数据类型,元祖数据类型,字典数据类型)

    5.8自我总结 1.列表类型内置算法 1.必须掌握 1.按索引取值(正向取值+反向取值),即可存也可以取 #用于取其中一个值 name = ['yang','wen','yi'] ##正方向取wen, ...

  7. Python字符串/元祖/列表/字典互转

    #-*- coding:UTF-8 -*- #author:RXS002 #1.字典 dict = {'name':'Zara','age':7,'class':'First'} #字典转换为字符串, ...

  8. list tuple dict (列表,元祖,字典间的相互转换)

    #-*- coding:UTF-8 -*- #author:RXS002 #1.字典 dict = {'name':'Zara','age':7,'class':'First'} #字典转换为字符串, ...

  9. python-Day3-set 集合-counter计数器-默认字典(defaultdict) -可命名元组(namedtuple)-有序字典(orderedDict)-双向队列(deque)--Queue单项队列--深浅拷贝---函数参数

    上节内容回顾:C语言为什么比起他语言块,因为C 会把代码变异成机器码Pyhton 的 .pyc文件是什么python 把.py文件编译成的.pyc文件是Python的字节码, 字符串本质是 字符数组, ...

随机推荐

  1. LA

    grmon -altjtag -u 公式rand()%(b-a),是求范围随机数的计算公式,%是做求余运算,正整数对n求余的范围肯定是在0~n-1之间,也就是rand()%(b-a)的范围是0~b-a ...

  2. 学习笔记:java并发编程学习之初识Concurrent

    一.初识Concurrent 第一次看见concurrent的使用是在同事写的一个抽取系统代码里,当时这部分代码没有完成,有许多的问题,另一个同事接手了这部分代码的功能开发,由于他没有多线程开发的经验 ...

  3. 安卓动态调试七种武器之离别钩 – Hooking(下)

    0x00 序 随着移动安全越来越火,各种调试工具也都层出不穷,但因为环境和需求的不同,并没有工具是万能的.另外工具是死的,人是活的,如果能搞懂工具的原理再结合上自身的经验,你也可以创造出属于自己的调试 ...

  4. .NET中那些所谓的新语法之二:匿名类、匿名方法与扩展方法

    开篇:在上一篇中,我们了解了自动属性.隐式类型.自动初始化器等所谓的新语法,这一篇我们继续征程,看看匿名类.匿名方法以及常用的扩展方法.虽然,都是很常见的东西,但是未必我们都明白其中蕴含的奥妙.所以, ...

  5. 【Java并发编程实战】-----“J.U.C”:Condition

    在看Condition之前,我们先来看下面这个例子: 工厂类,用来存放.取出商品: public class Depot { private int depotSize; //仓库大小 private ...

  6. 《Entity Framework 6 Recipes》中文翻译系列 (10) -----第二章 实体数据建模基础之两实体间Is-a和Has-a关系建模、嵌入值映射

    翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 2-11 两实体间Is-a和Has-a关系建模 问题 你有两张有Is-a和Has-a ...

  7. 【requireJS源码学习01】了解整个requireJS的结构

    前言 现在工作中基本离不开requireJS这种模块管理工具了,之前一直在用,但是对其原理不甚熟悉,整两天我们来试着学习其源码,而后在探寻其背后的AMD思想吧 于是今天的目标是熟悉requireJS整 ...

  8. 有关binlog的那点事(三)(mysql5.7.13)

    这次我们要探索更精细的binlog内容,上次讨论的Query_event和Rows_event肯定有让你疑惑不解的问题.Query_event中的status-vars环境变量有哪些,Rows_eve ...

  9. SSIS Data Flow优化

    一,数据流设计优化 数据流有两个特性:流和在内存缓冲区中处理数据,根据数据流的这两个特性,对数据流进行优化. 1,流,同时对数据进行提取,转换和加载操作 流,就是在source提取数据时,转换组件处理 ...

  10. C#设计模式系列:单一职责原则(Single Responsibility Principle)

    1.单一职责原则的核心思想 一个类应该有且只有一个变化的原因. 2.为什么要引入单一职责原则 单一职责原则将不同的职责分离到单独的类,每一个职责都是一个变化的中心.当需求变化时,这个变化将通过更改职责 ...