collections模塊

這個模塊實現(xiàn)了特定目標(biāo)的容器，以提供Python標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)建容器 dict、list、set、tuple 的替代選擇。

Counter：字典的子類，提供了可哈希對象的計數(shù)功能 defaultdict：字典的子類，提供了一個工廠函數(shù)，為字典查詢提供了默認值 OrderedDict：字典的子類，保留了他們被添加的順序 namedtuple：創(chuàng)建命名元組子類的工廠函數(shù) deque：類似列表容器，實現(xiàn)了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap：類似字典的容器類，將多個映射集合到一個視圖里面

Counter

Counter是一個dict子類，主要是用來對你訪問的對象的頻率進行計數(shù)。

>>> import collections>>> # 統(tǒng)計字符出現(xiàn)的次數(shù)... collections.Counter(’hello world’)Counter({’l’: 3, ’o’: 2, ’h’: 1, ’e’: 1, ’ ’: 1, ’w’: 1, ’r’: 1, ’d’: 1})>>> # 統(tǒng)計單詞個數(shù)... collections.Counter(’hello world hello lucy’.split())Counter({’hello’: 2, ’world’: 1, ’lucy’: 1})

常用方法：

elements()：返回一個迭代器，每個元素重復(fù)計算的個數(shù)，如果一個元素的計數(shù)小于1,就會被忽略 most_common([n])：返回一個列表，提供n個訪問頻率最高的元素和計數(shù) subtract([iterable-or-mapping])：從迭代對象中減去元素，輸入輸出可以是0或者負數(shù) update([iterable-or-mapping])：從迭代對象計數(shù)元素或者從另一個 映射對象 (或計數(shù)器) 添加

>>> c = collections.Counter(’hello world hello lucy’.split())>>> cCounter({’hello’: 2, ’world’: 1, ’lucy’: 1})>>> # 獲取指定對象的訪問次數(shù)，也可以使用get方法... c[’hello’]2>>> # 查看元素... list(c.elements())[’hello’, ’hello’, ’world’, ’lucy’]>>> c1 = collections.Counter(’hello world’.split())>>> c2 = collections.Counter(’hello lucy’.split())>>> c1Counter({’hello’: 1, ’world’: 1})>>> c2Counter({’hello’: 1, ’lucy’: 1})>>> # 追加對象，+或者c1.update(c2)... c1+c2Counter({’hello’: 2, ’world’: 1, ’lucy’: 1})>>> # 減少對象，-或者c1.subtract(c2)... c1-c2Counter({’world’: 1})>>> # 清除... c.clear()>>> cCounter()

defaultdict

返回一個新的類似字典的對象。 defaultdict 是內(nèi)置 dict 類的子類。

class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])>>> d = collections.defaultdict()>>> ddefaultdict(None, {})>>> e = collections.defaultdict(str)>>> edefaultdict(<class ’str’>, {})

例子

defaultdict的一個典型用法是使用其中一種內(nèi)置類型（如str、int、list或dict等）作為默認工廠，這些內(nèi)置類型在沒有參數(shù)調(diào)用時返回空類型。

>>> e = collections.defaultdict(str)>>> edefaultdict(<class ’str’>, {})>>> e[’hello’]’’>>> edefaultdict(<class ’str’>, {’hello’: ’’})>>> # 普通字典調(diào)用不存在的鍵時，報錯... e1 = {}>>> e1[’hello’]Traceback (most recent call last): File '<stdin>', line 1, in <module>KeyError: ’hello’

使用 int 作為 default_factory

>>> fruit = collections.defaultdict(int)>>> fruit[’apple’] = 2>>> fruitdefaultdict(<class ’int’>, {’apple’: 2})>>> fruit[’banana’] # 沒有對象時，返回00>>> fruitdefaultdict(<class ’int’>, {’apple’: 2, ’banana’: 0})

使用 list 作為 default_factory

>>> s = [(’yellow’, 1), (’blue’, 2), (’yellow’, 3), (’blue’, 4), (’red’, 1)]>>> d = collections.defaultdict(list)>>> for k,v in s:... d[k].append(v)...>>> ddefaultdict(<class ’list’>, {’yellow’: [1, 3], ’blue’: [2, 4], ’red’: [1]})>>> d.items()dict_items([(’yellow’, [1, 3]), (’blue’, [2, 4]), (’red’, [1])])>>> sorted(d.items())[(’blue’, [2, 4]), (’red’, [1]), (’yellow’, [1, 3])]

使用 dict 作為 default_factory

>>> nums = collections.defaultdict(dict)>>> nums[1] = {’one’:1}>>> numsdefaultdict(<class ’dict’>, {1: {’one’: 1}})>>> nums[2]{}>>> numsdefaultdict(<class ’dict’>, {1: {’one’: 1}, 2: {}})

使用 set 作為 default_factory

>>> types = collections.defaultdict(set)>>> types[’手機’].add(’華為’)>>> types[’手機’].add(’小米’)>>> types[’顯示器’].add(’AOC’)>>> typesdefaultdict(<class ’set’>, {’手機’: {’華為’, ’小米’}, ’顯示器’: {’AOC’}})

OrderedDict

Python字典中的鍵的順序是任意的，它們不受添加的順序的控制。

collections.OrderedDict 類提供了保留他們添加順序的字典對象>>> o = collections.OrderedDict()>>> o[’k1’] = ’v1’>>> o[’k3’] = ’v3’>>> o[’k2’] = ’v2’>>> oOrderedDict([(’k1’, ’v1’), (’k3’, ’v3’), (’k2’, ’v2’)])

如果在已經(jīng)存在的 key 上添加新的值，將會保留原來的 key 的位置，然后覆蓋 value 值。

>>> o[’k1’] = 666>>> oOrderedDict([(’k1’, 666), (’k3’, ’v3’), (’k2’, ’v2’)])>>> dict(o){’k1’: 666, ’k3’: ’v3’, ’k2’: ’v2’}

namedtuple

三種定義命名元組的方法：第一個參數(shù)是命名元組的構(gòu)造器（如下的：Person1，Person2，Person3）

>>> P1 = collections.namedtuple(’Person1’,[’name’,’age’,’height’])>>> P2 = collections.namedtuple(’Person2’,’name,age,height’)>>> P3 = collections.namedtuple(’Person3’,’name age height’)

實例化命名元組

>>> lucy = P1(’lucy’,23,180)>>> lucyPerson1(name=’lucy’, age=23, height=180)>>> jack = P2(’jack’,20,190)>>> jackPerson2(name=’jack’, age=20, height=190)>>> lucy.name # 直接通過 實例名.屬性 來調(diào)用’lucy’>>> lucy.age23

deque

collections.deque 返回一個新的雙向隊列對象，從左到右初始化（用方法 append()），從 iterable（迭代對象）數(shù)據(jù)創(chuàng)建。如果 iterable 沒有指定，新隊列為空。collections.deque 隊列支持線程安全，對于從兩端添加（append）或者彈出（pop），復(fù)雜度O(1)。 雖然 list 對象也支持類似操作，但是這里優(yōu)化了定長操作（pop(0)、insert(0,v)）的開銷。 如果 maxlen 沒有指定或者是 None ，deque 可以增長到任意長度。否則，deque 就限定到指定最大長度。一旦限定長度的 deque 滿了，當(dāng)新項加入時，同樣數(shù)量的項就從另一端彈出。

支持的方法：

append(x)：添加x到右端 appendleft(x)：添加x到左端 clear()：清除所有元素，長度變?yōu)? copy()：創(chuàng)建一份淺拷貝 count(x)：計算隊列中個數(shù)等于x的元素 extend(iterable)：在隊列右側(cè)添加iterable中的元素 extendleft(iterable)：在隊列左側(cè)添加iterable中的元素，注：在左側(cè)添加時，iterable參數(shù)的順序?qū)催^來添加 index(x[,start[,stop]])：返回第 x 個元素（從 start 開始計算，在 stop 之前）。返回第一個匹配，如果沒找到的話，升起 ValueError 。 insert(i,x)：在位置 i 插入 x 。注：如果插入會導(dǎo)致一個限長deque超出長度 maxlen 的話，就升起一個 IndexError 。 pop()：移除最右側(cè)的元素 popleft()：移除最左側(cè)的元素 remove(value)：移去找到的第一個 value。沒有拋出ValueError reverse()：將deque逆序排列。返回 None 。 maxlen：隊列的最大長度，沒有限定則為None。

>>> d = collections.deque(maxlen=10)>>> ddeque([], maxlen=10)>>> d.extend(’python’)>>> [i.upper() for i in d][’P’, ’Y’, ’T’, ’H’, ’O’, ’N’]>>> d.append(’e’)>>> d.appendleft(’f’)>>> d.appendleft(’g’)>>> d.appendleft(’h’)>>> ddeque([’h’, ’g’, ’f’, ’p’, ’y’, ’t’, ’h’, ’o’, ’n’, ’e’], maxlen=10)>>> d.appendleft(’i’)>>> ddeque([’i’, ’h’, ’g’, ’f’, ’p’, ’y’, ’t’, ’h’, ’o’, ’n’], maxlen=10)>>> d.append(’m’)>>> ddeque([’h’, ’g’, ’f’, ’p’, ’y’, ’t’, ’h’, ’o’, ’n’, ’m’], maxlen=10)

ChainMap

問題背景是我們有多個字典或者映射，想把它們合并成為一個單獨的映射，有人說可以用update進行合并，這樣做的問題就是新建了一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以致于當(dāng)我們對原來的字典進行更改的時候不會同步。如果想建立一個同步的查詢方法，可以使用 ChainMap

可以用來合并兩個或者更多個字典，當(dāng)查詢的時候，從前往后依次查詢。簡單使用：

>>> d1 = {’apple’:1,’banana’:2}>>> d2 = {’orange’:2,’apple’:3,’pike’:1}>>> combined1 = collections.ChainMap(d1,d2)>>> combined2 = collections.ChainMap(d2,d1)>>> combined1ChainMap({’apple’: 1, ’banana’: 2}, {’orange’: 2, ’apple’: 3, ’pike’: 1})>>> combined2ChainMap({’orange’: 2, ’apple’: 3, ’pike’: 1}, {’apple’: 1, ’banana’: 2})>>> for k,v in combined1.items():... print(k,v)...orange 2apple 1pike 1banana 2>>> for k,v in combined2.items():... print(k,v)...apple 3banana 2orange 2pike 1

有一個注意點就是當(dāng)對ChainMap進行修改的時候總是只會對第一個字典進行修改，如果第一個字典不存在該鍵，會添加。

>>> d1 = {’apple’:1,’banana’:2}>>> d2 = {’orange’:2,’apple’:3,’pike’:1}>>> c = collections.ChainMap(d1,d2)>>> cChainMap({’apple’: 1, ’banana’: 2}, {’orange’: 2, ’apple’: 3, ’pike’: 1})>>> c[’apple’]1>>> c[’apple’] = 2>>> cChainMap({’apple’: 2, ’banana’: 2}, {’orange’: 2, ’apple’: 3, ’pike’: 1})>>> c[’pike’]1>>> c[’pike’] = 3>>> cChainMap({’apple’: 2, ’banana’: 2, ’pike’: 3}, {’orange’: 2, ’apple’: 3, ’pike’: 1})

從原理上面講，ChainMap 實際上是把放入的字典存儲在一個隊列中，當(dāng)進行字典的增加刪除等操作只會在第一個字典上進行，當(dāng)進行查找的時候會依次查找，new_child() 方法實質(zhì)上是在列表的第一個元素前放入一個字典，默認是{}，而 parents 是去掉了列表開頭的元素

>>> a = collections.ChainMap()>>> a[’x’] = 1>>> aChainMap({’x’: 1})>>> b = a.new_child()>>> bChainMap({}, {’x’: 1})>>> b[’x’] = 2>>> bChainMap({’x’: 2}, {’x’: 1})>>> b[’y’] = 3>>> bChainMap({’x’: 2, ’y’: 3}, {’x’: 1})>>> aChainMap({’x’: 1})>>> c = a.new_child()>>> cChainMap({}, {’x’: 1})>>> c[’x’] = 1>>> c[’y’] = 1>>> cChainMap({’x’: 1, ’y’: 1}, {’x’: 1})>>> d = c.parents>>> dChainMap({’x’: 1})>>> d is aFalse>>> d == aTrue

>>> a = {’x’:1,’z’:3}>>> b = {’y’:2,’z’:4}>>> c = collections.ChainMap(a,b)>>> cChainMap({’x’: 1, ’z’: 3}, {’y’: 2, ’z’: 4})>>> c.maps[{’x’: 1, ’z’: 3}, {’y’: 2, ’z’: 4}]>>> c.parentsChainMap({’y’: 2, ’z’: 4})>>> c.parents.maps[{’y’: 2, ’z’: 4}]>>> c.parents.parentsChainMap({})>>> c.parents.parents.parentsChainMap({})

到此這篇關(guān)于Python collections模塊的使用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python collections模塊內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！