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})

  

本文引用于廖雪峰的博客

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