详解Python 中的容器 collections

写在之前

我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构，比如列表，元组，字典等。与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构，我们可以基于它们创建所需的新数据结构。

Python 附带了一个「容器」模块 collections，它包含了很多的容器数据类型，今天我们来讨论其中几个常用的容器数据类型，掌握了这几个可以减少我们重复造轮子所带来的烦扰。

namedtuple

相信你已经熟悉了元组。一个元组相当于一个不可变的列表，你可以存储一个数据的序列。这里要说的 namedtuple（命名元组）和元组非常像，它们都不能修改自己的数据。说完了像，那么它们有哪些地方不像呢？

作为元组，为了获取其中的数据，我们需要使用整数作为索引：

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

而 namedtuple 把元组变成了一个针对简单任务的容器，我们不必使用整数索引来访问 namedtuple 的数据，反而可以像用字典一样访问 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

一个 namedtuple 有两个必须的参数：元组名称和字段名称。在上面的代码中，我们的元组名称是 people，字段名称是 name，age，like。nametuple 让元组变的更加易读，很容易理解代码是做什么的，同样我们也不用使用整数索引来访问一个命名元组（上面代码我们用 name 访问了 namedtuple 中的数据），这让我们的代码更加容易维护。

但是你一定要记住的是，虽然它的用法很爽，但它还是一个元组！所以属性值在 namedtuple 中是不可变的。

我们在上面说过可以像用字典一样访问 namedtuple，那么当然也可以把它转为字典，具体操作如下所示:

>>> 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时候相当随意，只是随便 dict 一下就好了，然而这样使用存在一个问题：当使用的 key 不存在的时候会报 KeyError，而 defaultdict 就比较厉害了，我们完全不需要检查 key 是否存在，所以我们能像下面这样做的随心所欲：

from collections import defaultdict

languages = (
  ('rocky', 'python'),
  ('snow', 'c'),
  ('leey', 'java'),
  ('rocky', 'c++'),
  ('leey', 'c#')
)

favourite = defaultdict(list)

for name, language in languages:
  favourite[name].append(language)

print(favourite)

输出如下所示：

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

然后我们再回到“键不存在，会触发 KeyError 异常”这个问题上来，我们先来看 dict 触发 KeyError 的例子：

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

输出如下：

KeyError: 'name'

defaultdict 则用了一个非常巧妙的方式绕过了这个问题，请看下面的操作：

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

运行一下显示正常，我们可以用 json.dumps 打印出 my_dict 的内容：

import json
print(json.dumps(my_dict))

运行结果如下：

{"name": {"like": "python"}}

Counter

Counter 是一个计数器，它可以帮助我们针对某项数据进行计数，比如可以用它来统计每个人擅长的编程语言：

from collections import Counter

languages = (
('rocky', 'python'),
('snow', 'c'),
('leey', 'java'),
('rocky', 'c++'),
('leey', 'c#')
)

cnt = Counter(name for name, language in languages)
print(cnt)

运行结果如下所示：

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

当然我们也可以用它来统计一个文件，比如：

from collections import Counter

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

print(line_cnt)

deque

deque 提供了一个双端队列，我们可以在首尾两端添加或者删除元素

想要使用 deque，首先我们要从 collections 中导入 deque 模块，然后创建一个 deque 对象，它的用法就像我们前面学过的 list 一样，并且提供了类似的方法，具体如下所示：

from collections import deque

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

输出结果如下：

deque([1, 2, 3])
3
1
3

我们可以从两端取出数据：

from collections import deque

deq = deque(range(5))
print('len(deq) == {}'.format(len(deq)))
deq.popleft()
deq.pop()
print(deq)

输出的结果如下所示：

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

我们也可以对这个列表的大小进行限制，当超出我们的限制的时候，数据会从另一端被 pop 出去，具体我们来看下面的操作：

from collections import deque

deq = deque(maxlen=3)
deq.append(1)
deq.append(2)
deq.append(3)
print(deq)
deq.append(4)
print (deq)

输出的结果如下：

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

当超出 maxlen 的值时，最左边的数据将从队列中删除。

当然我们还可以从任意一端扩展这个双端队列中的数据：

from collections import deque

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

输出的结果如下所示：

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

以上就是详解Python 中的容器 collections的详细内容，更多关于python collections的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • Python中Collections模块的Counter容器类使用教程

    Python中Collections模块的Counter容器类使用教程

    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内置模块collections知识点总结

    python内置模块collections介绍 collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. 1.namedtuple python提供了很多非常好用的基本类型,比如不可变类型tuple,我们可以轻松地用它来表示一个二元向量. >>> v = (2,3) 我们发现,虽然(2,3)表示出了一个向量的两个坐标,但是,如果没有额外说明,又很难直接看出这个元组是用来表示一个坐标的. 为此定义一个class又小题大做了,这时,namedtuple就派上用场了.

  • Python标准库之collections包的使用教程

    前言 Python为我们提供了4种基本的数据结构:list, tuple, dict, set,但是在处理数据量较大的情形的时候,这4种数据结构就明显过于单一了,比如list作为数组在某些情形插入的效率会比较低,有时候我们也需要维护一个有序的dict.所以这个时候我们就要用到Python标准库为我们提供的collections包了,它提供了多个有用的集合类,熟练掌握这些集合类,不仅可以让我们让写出的代码更加Pythonic,也可以提高我们程序的运行效率. defaultdict defaultd

  • 简介Python的collections模块中defaultdict类型的用法

    defaultdict 主要用来需要对 value 做初始化的情形.对于字典来说,key 必须是 hashable,immutable,unique 的数据,而 value 可以是任意的数据类型.如果 value 是 list,dict 等数据类型,在使用之前必须初始化为空,有些情况需要把 value 初始化为特殊值,比如 0 或者 ''. from collections import defaultdict person_by_age = defaultdict(list) for pers

  • Python的collections模块中namedtuple结构使用示例

    namedtuple 就是命名的 tuple,比较像 C 语言中 struct.一般情况下的 tuple 是 (item1, item2, item3,...),所有的 item 都只能按照 index 访问,没有明确的称呼,而 namedtuple 就是事先把这些 item 命名,以后可以方便访问. from collections import namedtuple # 初始化需要两个参数,第一个是 name,第二个参数是所有 item 名字的列表. coordinate = namedtu

  • Python的collections模块中的OrderedDict有序字典

    如同这个数据结构的名称所说的那样,它记录了每个键值对添加的顺序. d = OrderedDict() d['a'] = 1 d['b'] = 10 d['c'] = 8 for letter in d: print letter 输出: a b c 如果初始化的时候同时传入多个参数,它们的顺序是随机的,不会按照位置顺序存储. >>> d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)]) 除了和

  • Python中内建模块collections如何使用

    collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. 这里举几个例子: namedtuple 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成: >>> 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,namedtuple就派上了用场: >>> from collections import namedtuple >>>

  • 详解Python 中的容器 collections

    写在之前 我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构,比如列表,元组,字典等.与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构,我们可以基于它们创建所需的新数据结构. Python 附带了一个「容器」模块 collections,它包含了很多的容器数据类型,今天我们来讨论其中几个常用的容器数据类型,掌握了这几个可以减少我们重复造轮子所带来的烦扰. namedtuple 相信你已经熟悉了元组.一个元组相当于一个不可变的列表,你可以存储一个数据的序列.这里要说的 namedtuple(命名元组)和

  • 详解Python中迭代器和生成器的原理与使用

    详解Python中迭代器和生成器的原理与使用

    目录 1.可迭代对象.迭代器 1.1概念简介 1.2可迭代对象 1.3迭代器 1.4区分可迭代对象和迭代器 1.5可迭代对象和迭代器的关系 1.6可迭代对象和迭代器的工作机制 1.7自己动手创建可迭代对象和迭代器 1.8迭代器的优势 1.9迭代器的缺点和误区 1.10python自带的迭代器工具itertools 2.生成器 2.1生成器的创建方法 2.2生成器方法 2.3生成器的优势 2.4生成器应用场景 3.生成器节省内存.迭代器不节省内存 3.1可迭代对象 3.2迭代器 3.3生成器 3.

  • 一文详解Python中生成器的原理与使用

    目录 什么是生成器 迭代器和生成器的区别 创建方式 生成器表达式 基本语法 生成器函数 yield关键字 yield和return yield的使用方法 生成器函数的基本使用 send的使用 可迭代对象的优化 总结 我们学习完推导式之后发现,推导式就是在容器中使用一个for循环而已,为什么没有元组推导式? 原因就是“元组推导式”的名字不是这样的,而是叫做生成器表达式. 什么是生成器 生成器表达式本质上就是一个迭代器,是定义迭代器的一种方式,是允许自定义逻辑的迭代器.生成器使用generator表

  • 详解Python中元组的三个不常用特性

    目录 1. 引言 2. 举个栗子 3. 创建包含单一元素的元组 4. 使用下划线和*来unpack元组 5. 使用命名元组 6. 总结 1. 引言 元组是Python中一种重要的内置数据类型.与列表一样,我们经常使用元组将多个对象保存为相应的数据容器.然而,与列表不同的是元组的不变性——一个不可改变的数据序列. 2. 举个栗子 下面的代码片段向我们展示了元组的一些常见用法. response = (404, "Can't access website") response_code =

  • 详解Python中namedtuple的使用

    namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型.相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用. namedtuple: namedtuple类位于collections模块,有了namedtuple后通过属性访问数据能够让我们的代码更加的直观更好维护. namedtuple能够用来创建类似于元祖的数据类型,除了能够用索引来访问数据,能够迭代,还能够方便的通过属性名来访问数据. 接下来通过本文给大家分享python nam

  • 详解python中GPU版本的opencv常用方法介绍

    引言 本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题,本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程,但遇到了太多坑,暂时不太想回看做过的笔记,所以这里主要总结python下GPU版本的opencv. 主要函数说明 threshold():二值化,但要指定设定阈值 blendLinear():两幅图片的线形混合 calcHist() createBoxFilter ():创建一个规范化的2D框过滤器 canny边缘检测 createGaussianFilter():创建一个Ga

  • 详解Python中Addict模块的使用方法

    目录 介绍 1.安装 2.用法 3.要牢记的事情 4.属性,如键.item等 5.默认值 6.转化为普通字典 7.计数 8.更新 9.Addict 是怎么来的 介绍 Addit 是一个Python模块,除了提供标准的字典语法外,Addit 生成的字典的值既可以使用属性来获取,也可以使用属性进行设置. 这意味着你不用再写这样的字典了: body = {     'query': {         'filtered': {             'query': {              

  • 详解python中executemany和序列的使用方法

    详解python中executemany和序列的使用方法 一 代码 import sqlite3 persons=[ ("Jim","Green"), ("Hu","jie") ] conn=sqlite3.connect(":memory:") conn.execute("CREATE TABLE person(firstname,lastname)") conn.executeman

  • 详解python中 os._exit() 和 sys.exit(), exit(0)和exit(1) 的用法和区别

    详解python中 os._exit() 和 sys.exit(), exit(0)和exit(1) 的用法和区别 os._exit() 和 sys.exit() os._exit() vs sys.exit() 概述 Python的程序有两中退出方式:os._exit(), sys.exit().本文介绍这两种方式的区别和选择. os._exit()会直接将python程序终止,之后的所有代码都不会继续执行. sys.exit()会引发一个异常:SystemExit,如果这个异常没有被捕获,那

  • 详解 Python中LEGB和闭包及装饰器

    详解 Python中LEGB和闭包及装饰器 LEGB L>E>G?B L:local函数内部作用域 E:enclosing函数内部与内嵌函数之间 G:global全局作用域 B:build-in内置作用域 python 闭包 1.Closure:内部函数中对enclosing作用域变量的引用 2.函数实质与属性 函数是一个对象 函数执行完成后内部变量回收 函数属性 函数返回值 passline = 60 def func(val): if val >= passline: print (

随机推荐