在Python数据类型方法精心整理,不必死记硬背,看看源码一切都有了之中,认识了python基本的数据类型和数据结构,现在认识一个高级的:Collections 这个模块对上面的数据结构做了封装,增加了一些很酷的数据结构,比如: a)Counter: 计数器,用于统计元素的数量 b)OrderDict:有序字典 c)defaultdict:值带有默认类型的字典 d)namedtuple:可命名元组,通过名字来访问元组元素 e)deque :双向队列,队列头尾都可以放,也都可以取(与单向队列对比,…

1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7. namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6. Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7. deque:双向队列.引入自2.4. defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引…

Python作为一个“内置电池”的编程语言,标准库里面拥有非常多好用的模块.比如今天想给大家 介绍的 collections 就是一个非常好的例子. 基本介绍: 我们都知道,python拥有一些内阻的数据类型,比如str,int,list,tuple,dict等,collections模块在这些内置数据的基础上,提供了几个额外的数据类型: namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象 Counter: 计数…

本篇将学习python的另一个内建模块collections,更多内容请参考:Python学习指南 collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. namedtuple 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维左边就可以表示成: >>>p = (1, 2) 但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的. 定义一个class又小题大做了,这时,nametuple就派上了用场: >>> from coll…

知识内容 1.collections模块介绍 2.collections模块使用 3.string模块介绍及使用 一.collections模块介绍 collections模块中提供了很多python的拓展数据类型,比如:ChainMap.Counter.deque.defaultdict.namedtuple.OrderedDict 我们都知道,Python拥有一些内置的数据类型,比如str, int, list, tuple, dict等, collections模块在这些内置数据类型的基础…

Python中内置了4种数据类型,包括:list,tuple,set,dict,这些数据类型都有其各自的特点,但是这些特点(比如dict无序)在一定程度上对数据类型的使用产生了约束,在某些使用场景下效率会比较低,比如有时候我们可能需要维护一个有序的字典等情况. 在这种场景下我们可以使用Python内建的collections模块,它包括了很多有用的集合类,合理的使用可以提高我们代码的运行效率. 接下来主要对collections模块中的常用集合类进行介绍,调用collections模块: fro…

正则 一.认识模块  什么是模块:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是加上.py的后缀,但其实import加载的模块分为四个通用类别 : 1.使用python编写的代码(.py文件) 2.已被编译为共享库二和DLL的C或C++扩展 3.包好一组模块的包 4.使用C编写并连接到python解释器的内置模块  为何要使用莫模块? 如果你想退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时,就通过pyt…

模块 时间模块:time/datatime/calendar. 系统操作文件模块:os time模块 介绍 import time # 获取当前时间, 结果是存在时间元组中的.星期一是从0开始的 # 结果:time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=8, tm_mday=22, tm_hour=18, tm_min=21, tm_sec=46, tm_wday=3, tm_yday=234, tm_isdst=0) c_time = time.localtime(…

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数. 首先我们看看itertools模块提供的几个“无限”迭代器, import itertools naturals = itertools.count(1) for i in naturals: # Count(self, start, step) print(i) 因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+C退出 islice() 正好适用于在迭代器和生…

collections简介 python提供了4种基本的数据结构:list.tuple.dict.set.基本数据结构完全可以hold住所有的场景,但是在处理数据结构复杂的场景时,这4种数据结构有时会显的单一,比如将相同字母组成的字符串归类到列表中,是一个key为字符串,value为列表的数据结构,复杂度为O(1)的情况下完成LRU(力扣原题). 这个时候今天的主角collections包就可以登场了.collections是基本数据结构的高性能优化版,它提供了多个有用的集合类,熟练掌握这些集合…