Python中内建模块collections如何使用

脚本专栏 2024/12/26 佚名

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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
> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
> p = Point(1, 2)
> p.x
1
> p.y
2

namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

> isinstance(p, Point)
True
> isinstance(p, tuple)
True

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque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：

> from collections import deque
> q = deque(['a', 'b', 'c'])
> q.append('x')
> q.appendleft('y')
> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

> from collections import defaultdict
> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
> dd['key1'] = 'abc'
> dd['key1'] # key1存在
'abc'
> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

> from collections import OrderedDict
> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

> od = OrderedDict()
> od['z'] = 1
> od['y'] = 2
> od['x'] = 3
> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
 def __init__(self, capacity):
  super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
  self._capacity = capacity
 def __setitem__(self, key, value):
  containsKey = 1 if key in self else 0
  if len(self) - containsKey >= self._capacity:
   last = self.popitem(last=False)
   print 'remove:', last
  if containsKey:
   del self[key]
   print 'set:', (key, value)
  else:
   print 'add:', (key, value)
  OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

Counter

Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

> from collections import Counter
> c = Counter()
> for ch in 'programming':
...  c[ch] = c[ch] + 1
...
> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。

小结

collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。

知识点补充：

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器，主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

以上就是Python中内建模块collections如何使用的详细内容，更多关于详解Python中的内建模块collections的资料请关注其它相关文章！

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