python中的collections模块

网友投稿 263 2022-08-28


python中的collections模块

前言

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:

from collections import *

defaultdict

dict在使用时,当key值不存在时,直接添加value时会出现错误,使用defaultdict可以很好的规避该错误。

defaultdict是对字典类型的补充,它可以给字典的值设置一个类型,当key不存在时可以自动生成相应类型的value。

例如:

from collections import defaultdicttest_data = ( ('cat', 2), ('dog', 5), ('sheep', 3), ('cat', 1), ('sheep', 2))test_data_dict = defaultdict(list)for name, num in test_data: test_data_dict[name].append(num)print(test_data_dict)print(dict(test_data_dict))

运行结果:

defaultdict(, {'cat': [2, 1], 'dog': [5], 'sheep': [3, 2]}){'cat': [2, 1], 'dog': [5], 'sheep': [3, 2]}

orderedDict

在Python3.6之前的字典是无序的,但是有时候我们需要保持字典的有序性,orderDict可以在dict的基础上实现字典的有序性,这里的有序指的是按照字典key插入的顺序来排列,这样就实现了一个先进先出的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的key。

代码示例:

from collections import OrderedDictoriginal_dict = {'a': 2, 'b': 4, 'c': 5}print('dict.keys():', original_dict.keys(), type(original_dict.keys()), sep='\t')print('dict.values():', original_dict.values(), type(original_dict.values()), sep='\t')print(list(zip(tuple(original_dict.keys()), tuple(original_dict.values()))))for key, value in original_dict.items(): print(key, value)ordered_dict = OrderedDict(list(zip(tuple(original_dict.keys()), tuple(original_dict.values()))))for key, value in ordered_dict.items(): print(key, value)

运行结果:

可以看到orderDict是按照字典创建时的插入顺序来排序。

deque

Python中的list是基于数组实现的,所以,查找容易,但是插入和删除操作时间复杂度较大。

deque就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,而且线程安全。

list只提供了append/pop方法来从list的尾部插入或者删除元素,deque新增了 appendleft/popleft等方法可以更高效的在元素的开头来插入/删除元素。

代码示例:

from collections import dequed = deque([1, 2, 3, 4, 5])d.extendleft([0]) # extendleft默认在列表左边新增元素0print(d, list(d), sep='\t')d.extend([6, 7]) # extend默认在列表右边新增元素6、7print(d, list(d), sep='\t')d.popleft() # popleft默认删除列表左边的一个元素0print(d, list(d), sep='\t')

运行结果:

可以在列表中进行双向操作元素,十分方便。

Counter

字典子类,为可以哈希的对象计数。

代码示例:

from collections import Countertest_counter_data = ['cat', 'dog', 'sheep', 'cat', 'dog']counter_data = Counter()for item in test_counter_data: counter_data[item] += 1print(counter_data, dict(counter_data), sep='\t')

运行结果:

可以实现对一个对象中的元素(上述代码中如列表中的元素)进行计数。

namedtuple

元组子类。

Python中元组的一个重要特征就是元素不可增删改,而查找tuple元素时一般采取索引。

使用 namedtuple(typename, field_name)可以命名tuple中的元素,之后便可使用名字来查找tuple中的值,有点类似于字典中的查找。

代码示例:

from collections import namedtupleanimal = namedtuple('animal', 'type age') # 将animal元组(元组中包含type、age两个元素)转换为对象print(animal)mark = animal(type='dog', age=2) # 为元组tuple中的元素命名print(mark.type)

运行结果:

使用namedtuple可以提高代码的可读性和文档性。

去期待陌生,去拥抱惊喜。


版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:PySnooper – 一个更好的python调试工具(pysnooper用法)
下一篇:Java代码中4种字符串拼接方式分析
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~