sunyke 发表于 2018-8-14 13:36:59

python标准库之collections

  引言
  python为我们提供了5种基本的数据结构:list, tuple, dict, set,字符串;
  有时候我们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:
  defaultdict(default_factory)在普通的dict(字典)之上添加了default_factory,使得key(键)不存在时会自动生成相应类型的value(值),default_factory参数可以指定成list, set, int等各种合法类型。
>>> from collections import defaultdict  
>>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]
  例1:将default_factory设置为list
  我们现在有上面这样一组list(列表),虽然我们有6组数据,但是仔细观察后发现其实我们只有两种color(颜色),但是每一个color对应多个值。现在我们想要将这个list转换成一个dict(字典),这个dict的key(键)对应一种color,dict的value(值)设置为一个list存放color对应的多个值。我们可以使用defaultdict(list)来解决这个问题。
# d可以看作一个dict(字典),dict的value是一个list(列表)  
>>> d = defaultdict(list)
  
>>> for k,v in s:
  
...   d.append(v)
  
...
  
>>> d
  
defaultdict(<class 'list'>, {'blue': , 'red': })
  例2:将default_factory设置为set
  上面这个例子中有一些不完美的地方,比如说{‘blue’: , ‘red’: }这个defaultdict中blue颜色中包含两个4,red颜色中包含两个1,但是我们不希望含有重复的元素,这个时候可以考虑使用defaultdict(set)来解决这个问题。set(集合)相比list(列表)的不同之处在于set中不允许存在相同的元素。
>>> d = defaultdict(set)  
>>> for k,v in s:
  
...   d.add(v)
  
...
  
>>> d
  
defaultdict(<class 'set'>, {'blue': {2, 4}, 'red': {1, 3}})
  例3:将default_factory设置为int
  通过使用defaultdict(int)的形式我们来统计一个字符串中每个字符出现的个数。
>>> s = 'hello world'  
>>> d = defaultdict(int)
  
>>> for k in s:
  
...   d += 1
  
...
  
>>> d
  
defaultdict(<class 'int'>, {'o': 2, 'h': 1, 'w': 1, 'l': 3, ' ': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'r': 1})
  OrderedDict:
  我们知道默认的dict(字典)是无序的,但是在某些情形我们需要保持dict的有序性,这个时候可以使用OrderedDict,它是dict的一个subclass(子类),但是在dict的基础上保持了dict的有序型,下面我们来看一下使用方法。
>>> from collections import OrderedDict  
# 无序的dict
  
>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
  例1:这是一个无序的dict(字典),现在我们可以使用OrderedDict来让这个dict变得有序。
# 将d按照key来排序  
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t))
  
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
  
# 将d按照value来排序
  
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t))
  
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
  
# 将d按照key的长度来排序
  
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t)))
  
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])
  例2:使用popitem(last=True)方法可以让我们按照LIFO(先进后出)的顺序删除dict中的key-value,即删除最后一个插入的键值对,如果last=False就按照FIFO(先进先出)删除dict中key-value。
>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}  
# 将d按照key来排序
  
>>> d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t))
  
>>> d
  
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
  
# 使用popitem()方法来移除最后一个key-value对
  
>>> d.popitem()
  
('pear', 1)
  
# 使用popitem(last=False)来移除第一个key-value对
  
>>> d.popitem(last=False)
  
('apple', 4)
  例3:使用move_to_end(key, last=True)来改变有序的OrderedDict对象的key-value顺序,通过这个方法我们可以将排序好的OrderedDict对象中的任意一个key-value插入到字典的开头或者结尾。
>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')  
>>> d
  
OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])
  
# 将key为b的key-value对移动到dict的最后
  
>>> d.move_to_end('b')
  
>>> d
  
OrderedDict([('a', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None), ('b', None)])
  
>>> ''.join(d.keys())
  
'acdeb'
  
# 将key为b的key-value对移动到dict的最前面
  
>>> d.move_to_end('b', last=False)
  
>>> ''.join(d.keys())
  
'bacde'
  Counter:
  例1:Counter也是dict的一个subclass,它是一个无序容器,可以看做一个计数器,用来统计相关元素出现的个数。
>>> from collections import Counter  
>>> cnt = Counter()
  
# 统计列表中元素出现的个数
  
>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
  
...cnt += 1
  
...
  
>>> cnt
  
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})
  
# 统计字符串中元素出现的个数
  
>>> cnt = Counter()
  
>>> for ch in 'hello':
  
...   cnt = cnt + 1
  
...
  
>>> cnt
  
Counter({'l': 2, 'o': 1, 'h': 1, 'e': 1})
  例2:使用elements()方法按照元素的出现次数返回一个iterator(迭代器),元素以任意的顺序返回,如果元素的计数小于1,将忽略它。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)  
>>> c
  
Counter({'a': 4, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2})
  
>>> c.elements()
  
<itertools.chain object at 0x7fb0a069ccf8>
  
>>> next(c)
  
'a'
  
# 排序
  
>>> sorted(c.elements())
  
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
  例3:使用most_common(n)返回一个list, list中包含Counter对象中出现最多前n个元素。
>>> c = Counter('abracadabra')  
>>> c
  
Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'd': 1, 'c': 1})
  
>>> c.most_common(3)
  
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]
  namedtuple:
  使用namedtuple(typename, field_names)命名tuple中的元素来使程序更具可读性。
>>> from collections import namedtuple  
>>> Point = namedtuple('PointExtension', ['x', 'y'])
  
>>> p = Point(1, 2)
  
>>> p.__class__.__name__
  
'PointExtension'
  
>>> p.x
  
1
  
>>> p.y
  
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