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詳解Python 中的容器 collections

瀏覽:101日期:2022-07-13 17:08:05

寫在之前

我們都知道 Python 中內置了許多標準的數(shù)據結構,比如列表,元組,字典等。與此同時標準庫還提供了一些額外的數(shù)據結構,我們可以基于它們創(chuàng)建所需的新數(shù)據結構。

Python 附帶了一個「容器」模塊 collections,它包含了很多的容器數(shù)據類型,今天我們來討論其中幾個常用的容器數(shù)據類型,掌握了這幾個可以減少我們重復造輪子所帶來的煩擾。

namedtuple

相信你已經熟悉了元組。一個元組相當于一個不可變的列表,你可以存儲一個數(shù)據的序列。這里要說的 namedtuple(命名元組)和元組非常像,它們都不能修改自己的數(shù)據。說完了像,那么它們有哪些地方不像呢?

作為元組,為了獲取其中的數(shù)據,我們需要使用整數(shù)作為索引:

>>> people = (’Rocky’, ’python’)>>> print(people[0])Rocky

而 namedtuple 把元組變成了一個針對簡單任務的容器,我們不必使用整數(shù)索引來訪問 namedtuple 的數(shù)據,反而可以像用字典一樣訪問 namedtuple。

>>> from collections import namedtuple>>> people = namedtuple(’people’, ’name age like’)>>> Rocky = people(name = ’rocky’, age = 23, like = ’python’)>>> print(Rocky)people(name=’rocky’, age=23, like=’python’)>>> print(Rocky.name)rocky

一個 namedtuple 有兩個必須的參數(shù):元組名稱和字段名稱。在上面的代碼中,我們的元組名稱是 people,字段名稱是 name,age,like。nametuple 讓元組變的更加易讀,很容易理解代碼是做什么的,同樣我們也不用使用整數(shù)索引來訪問一個命名元組(上面代碼我們用 name 訪問了 namedtuple 中的數(shù)據),這讓我們的代碼更加容易維護。

但是你一定要記住的是,雖然它的用法很爽,但它還是一個元組!所以屬性值在 namedtuple 中是不可變的。

我們在上面說過可以像用字典一樣訪問 namedtuple,那么當然也可以把它轉為字典,具體操作如下所示:

>>> from collections import namedtuple>>> people = namedtuple(’people’, ’name age like’)>>> Rocky = people(name = ’rocky’, age = 23, like = ’python’)>>> print(Rocky._asdict())OrderedDict([(’name’, ’rocky’), (’age’, 23), (’like’, ’python’)])

defaultdict

我之前在使用字典的時候相當隨意,只是隨便 dict 一下就好了,然而這樣使用存在一個問題:當使用的 key 不存在的時候會報 KeyError,而 defaultdict 就比較厲害了,我們完全不需要檢查 key 是否存在,所以我們能像下面這樣做的隨心所欲:

from collections import defaultdictlanguages = ( (’rocky’, ’python’), (’snow’, ’c’), (’leey’, ’java’), (’rocky’, ’c++’), (’leey’, ’c#’))favourite = defaultdict(list)for name, language in languages: favourite[name].append(language)print(favourite)

輸出如下所示:

defaultdict(<type ’list’>, {’leey’: [’java’, ’c#’], ’rocky’: [’python’, ’c++’], ’snow’: [’c’]})

然后我們再回到“鍵不存在,會觸發(fā) KeyError 異常”這個問題上來,我們先來看 dict 觸發(fā) KeyError 的例子:

my_dict = {}my_dict[’name’][’like’] = ’python’

輸出如下:

KeyError: ’name’

defaultdict 則用了一個非常巧妙的方式繞過了這個問題,請看下面的操作:

import collectionslanguage = lambda : collections.defaultdict(language)my_dict = language()my_dict[’name’][’like’] = ’python’

運行一下顯示正常,我們可以用 json.dumps 打印出 my_dict 的內容:

import jsonprint(json.dumps(my_dict))

運行結果如下:

{'name': {'like': 'python'}}

Counter

Counter 是一個計數(shù)器,它可以幫助我們針對某項數(shù)據進行計數(shù),比如可以用它來統(tǒng)計每個人擅長的編程語言:

from collections import Counterlanguages = ((’rocky’, ’python’),(’snow’, ’c’),(’leey’, ’java’),(’rocky’, ’c++’),(’leey’, ’c#’))cnt = Counter(name for name, language in languages)print(cnt)

運行結果如下所示:

Counter({’leey’: 2, ’rocky’: 2, ’snow’: 1})

當然我們也可以用它來統(tǒng)計一個文件,比如:

from collections import Counter

with open(’test.txt’, ’rb’) as f:line_cnt = Counter(f)

print(line_cnt)

deque

deque 提供了一個雙端隊列,我們可以在首尾兩端添加或者刪除元素

想要使用 deque,首先我們要從 collections 中導入 deque 模塊,然后創(chuàng)建一個 deque 對象,它的用法就像我們前面學過的 list 一樣,并且提供了類似的方法,具體如下所示:

from collections import dequedeq = deque()deq.append(1)deq.append(2)deq.append(3)print(deq)print(len(deq))print(deq[0])print(deq[-1])

輸出結果如下:

deque([1, 2, 3])313

我們可以從兩端取出數(shù)據:

from collections import dequedeq = deque(range(5))print(’len(deq) == {}’.format(len(deq)))deq.popleft()deq.pop()print(deq)

輸出的結果如下所示:

len(deq) == 5deq == deque([1, 2, 3])

我們也可以對這個列表的大小進行限制,當超出我們的限制的時候,數(shù)據會從另一端被 pop 出去,具體我們來看下面的操作:

from collections import dequedeq = deque(maxlen=3)deq.append(1)deq.append(2)deq.append(3)print(deq)deq.append(4)print (deq)

輸出的結果如下:

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

當超出 maxlen 的值時,最左邊的數(shù)據將從隊列中刪除。

當然我們還可以從任意一端擴展這個雙端隊列中的數(shù)據:

from collections import dequedeq = deque([1,2,3])deq.extendleft([0])deq.extend([4,5,6])print(deq)

輸出的結果如下所示:

deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

以上就是詳解Python 中的容器 collections的詳細內容,更多關于python collections的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
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