网站建设公众号小程序属于什么,电商网页设计师,互联网品牌推广,南沙门户网站建设欢迎加入 Python 官方文档翻译团队#xff1a;https://www.transifex.com/python-doc/ collections 模块实现了特定目标的容器#xff0c;以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。
collections 模块官方文档#xff1a;https://docs.python.or… 欢迎加入 Python 官方文档翻译团队https://www.transifex.com/python-doc/ collections 模块实现了特定目标的容器以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。
collections 模块官方文档https://docs.python.org/3/library/collections.html 部分常用函数1、collections.namedtuple()2、collections.deque()3、collections.defaultdict()4、collections.OrderedDict()5、collections.ChainMap()6、collections.Counter()1、collections.namedtuple()
该函数主要功能是命名元组赋予每个位置一个含义提供可读性和自文档性。
基本语法collections.namedtuple(typename, field_names, *, renameFalse, defaultsNone, moduleNone)
typename类名称即通过 namedtuple 创建的一个元组的子类的类名
field_names字段名称结构类似于 [‘x’, ‘y’] 一样的字符串序列。也可以是一个纯字符串用空白或逗号分隔开元素名比如 ‘x y’ 或者 ‘x, y’实际上类似于字典的 key定义的元组可以通过这样的 key 去获取里面对应索引位置的元素值。
rename如果 rename 指定为 True那么 field_names 就不能包含非 Python 标识符、Python 中的关键字以及重复的 name如果有将会默认重命名为 ‘_index’ 的样式index 表示该 name 在 field_names 中的索引例[abc, def, ghi, abc] 将被转换成 [abc, _1, ghi, _3]。
应用举例 import collectionspoint collections.namedtuple(point, [x, y])p point(1, 2) # 使用位置参数初始化namedtuplep.x # 使用对应字段名字获取namedtuple里面的元素
1p.y
2m point(x5, y6) # 使用关键字参数初始化namedtuplem[0] # 使用索引获取 namedtuple 里面的元素
5m[1]
62、collections.deque()
使用列表list存储数据时按索引访问元素很快但插入和删除元素却很慢因为列表是线性存储数据量大的时候插入和删除效率很低而 deque 恰好可以解决这个问题实现了高效插入和删除操作。
deque 是双边队列double-ended queue具有队列和栈的性质在列表的基础上增加了移动、旋转和增删等。
基本语法collections.deque([iterable[, maxlen]])
deque 对象支持以下方法
方法功能append(x)添加 x 到最右端appendleft(x)添加 x 到最左端clear()移除所有元素使其长度为 0copy()创建一份浅拷贝count(x)计算 deque 中元素等于 x 的个数extend(iterable)添加 iterable 参数中的所有元素到最右端extendleft(iterable)添加 iterable 参数中的所有元素到最左端注意左添加时结果中 iterable 参数中的顺序将被反过来添加index(x[, start[, stop]])返回 x 在 deque 中的位置在索引 start 之后索引 stop 之前返回第一个匹配项如果未找到则引发 ValueErrorinsert(i, x)在位置 i 插入 x如果插入会导致一个限长 deque 超出长度 maxlen 的话就引发 IndexErrorpop()移去 deque 最右边的元素并返回该元素若没有该元素则引发 IndexError 索引错误popleft()移去 deque 最左边的元素并返回该元素若没有该元素则引发 IndexError 索引错误remove(value)移去找到的第一个 value若没有该元素则引发 ValueErrorreverse()将 deque 逆序排列rotate(n)向右循环移动 n 步如果 n 是负数就向左循环若 deque 不为空向右循环移动一步等价于d.appendleft(d.pop()) 向左循环一步等价于d.append(d.popleft())
应用举例 import collectionsd collections.deque([a, b, c, d])d.append(e) # 添加一个元素 e 到最右端print(d)
deque([a, b, c, d, e]) d.appendleft(f) # 添加一个元素 f 到最左端print(d)
deque([f, a, b, c, d, e]) d.clear() # 移除所有元素print(d)
deque([]) d collections.deque([1, 2, 3, 2])print(d.count(2)) # 计算元素 2 的个数
2 d.extend([a, b, c]) # 添加一个列表的所有元素到最右端print(d)
deque([1, 2, 3, 2, a, b, c]) d.extendleft([A, B, C]) # 添加一个列表的所有元素到最左端print(d)
deque([C, B, A, 1, 2, 3, 2, a, b, c]) print(d.index(2,0,5)) # 在 0 - 5 索引范围内查找元素 2 的位置
4 d.insert(2, D) # 在索引值为 2 处插入元素 Dprint(d)
deque([C, B, D, A, 1, 2, 3, 2, a, b, c]) d.pop() # 移除最右边的元素并返回该元素
cprint(d)
deque([C, B, D, A, 1, 2, 3, 2, a, b]) d.popleft() # 移除最左边的元素并返回该元素
Cprint(d)
deque([B, D, A, 1, 2, 3, 2, a, b]) d.remove(2) # 移除查找到的第一个元素 2print(d)
deque([B, D, A, 1, 3, 2, a, b]) d.reverse() # 逆序排列print(d)
deque([b, a, 2, 3, 1, A, D, B]) d.rotate(2) # 向右循环 2 步print(d)
deque([D, B, b, a, 2, 3, 1, A]) d.rotate(-2) # 向左循环 2 步print(d)
deque([b, a, 2, 3, 1, A, D, B])3、collections.defaultdict()
使用字典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() 方法来为字典提供默认值。
该方法返回一个新的类似字典的对象defaultdict 是内置 dict 类的子类它重载了一个方法并添加了一个可写的实例变量其余的功能与 dict 类相同。
参数是一个函数当没有参数调用时返回默认值。如果没有传递任何内容则默认为None。
基本语法collections.defaultdict([default_factory[, ...]])
应用举例 d collections.defaultdict()d
defaultdict(None, {})e collections.defaultdict(str)e
defaultdict(class str, {})from collections import defaultdictd defaultdict(lambda: N/A)d[key1] abcd[key1] # key1 存在
abcd[key2] # key2 不存在返回默认值
N/Ad collections.defaultdict(str)d
defaultdict(class str, {})d[python]d
defaultdict(class str, {python: }) d {} # 普通字典调用不存在的键时将会抛异常d[python]
Traceback (most recent call last):File pyshell#68, line 1, in moduled[python]
KeyError: pythondefaultdict 的一个典型用法是使用其中一种内置类型如str、int、list或dict作为默认参数default_factory因为这些内置类型在没有参数调用时返回空类型。
使用 list 作为 default_factory 的例子可以很轻松地将键-值对组成的序列转换为键-列表组成的字典 s [(yellow, 1), (blue, 2), (yellow, 3), (blue, 4), (red, 1)]d collections.defaultdict(list)for i, j in s:d[i].append(j) print(d)
defaultdict(class list, {yellow: [1, 3], blue: [2, 4], red: [1]})print(sorted(d.items()))
[(blue, [2, 4]), (red, [1]), (yellow, [1, 3])]4、collections.OrderedDict()
使用字典dict时key 是无序的。在对字典做迭代时无法确定 key 的顺序而 OrderedDict 方法返回一个 dict 子类的实例保留了添加顺序的字典对象它具有专门用于重新排列字典顺序的方法。如果在已经存在的 key 上添加新的值将会保留原来的 key 的位置覆盖 value 值。
基本语法collections.OrderedDict([items])
应用举例 import collectionsd collections.OrderedDict()d[key1] value1d[key2] value2d[key3] value3d[key4] value4d
OrderedDict([(key1, value1), (key2, value2), (key3, value3), (key4, value4)])5、collections.ChainMap()
基本语法collections.ChainMap(*maps)
一个 ChainMap 将多个字典或者其他映射组合在一起创建一个单独的可更新的视图。 如果没有 maps 被指定就提供一个默认的空字典这样一个新链至少有一个映射。
ChainMap 本身也是一个字典但是查找的时候会按照顺序在内部的字典依次查找。
应用举例 import collectionsdict1 {A:1, B:2, C:3}dict2 {D:4, E:5, F:6}dict3 collections.ChainMap(dict1, dict2)dict3
ChainMap({A: 1, B: 2, C: 3}, {D: 4, E: 5, F: 6})import collectionsdict1 {A:1, B:2}dict2 {A:3, C:4}dict3 collections.ChainMap(dict1, dict2)print(dict3)
ChainMap({A: 1, B: 2}, {A: 3, C: 4})print(dict3[A]) # 搜索从左到右先到先得
1ChainMap 除了支持所有常用字典方法以外还有以下三个方法
① maps一个可以更新的映射列表。这个列表是按照第一次搜索到最后一次搜索的顺序组织的。它是仅有的存储状态可以被修改。列表最少包含一个映射。
② new_child(mNone)返回一个新的 ChainMap 类包含了一个新映射(map)后面跟随当前实例的全部映射(map)。如果 m 被指定它就成为不同新的实例就是在所有映射前加上 m如果没有指定就加上一个空字典这样的话一个 d.new_child() 调用等价于 ChainMap({}, *d.maps)这个方法用于创建子上下文不改变任何父映射的值。
③ parents属性返回一个新的 ChainMap 包含所有的当前实例的映射除了第一个。这样可以在搜索的时候跳过第一个映射。 使用的场景类似在 nested scopes 嵌套作用域中使用 nonlocal 关键词。用例也可以类比内建函数 super() 。一个 d.parents 的引用等价于 ChainMap(*d.maps[1:]) 。
应用举例
import collectionsdict1 {A:1, B:2}
dict2 {中文:3, 英文:4}
dict3 {C:10, D:20}
dict4 collections.ChainMap(dict1, dict2, dict3)
dict5 dict4.new_child()
dict6 dict4.new_child(m dict2)
print(dict4 , dict4)
print(dict5 , dict5)
print(dict6 , dict6)
print(dict5.parents , dict5.parents)
print(dict6.parents , dict6.parents)输出结果
dict4 ChainMap({A: 1, B: 2}, {中文: 3, 英文: 4}, {C: 10, D: 20})
dict5 ChainMap({}, {A: 1, B: 2}, {中文: 3, 英文: 4}, {C: 10, D: 20})
dict6 ChainMap({中文: 3, 英文: 4}, {A: 1, B: 2}, {中文: 3, 英文: 4}, {C: 10, D: 20})
dict5.parents ChainMap({A: 1, B: 2}, {中文: 3, 英文: 4}, {C: 10, D: 20})
dict6.parents ChainMap({A: 1, B: 2}, {中文: 3, 英文: 4}, {C: 10, D: 20})6、collections.Counter()
一个 Counter 是一个 dict 的子类用于计数可哈希对象。它是一个集合元素像字典键key一样存储它们的计数存储为值。计数可以是任何整数值包括0和负数。 Counter 类有点像其他语言中的 bags 或 multisets另外Counter 还支持算术和集合操作。简单来说Counter 主要就是用来对访问的对象的频率进行计数。
基本语法collections.Counter([iterable-or-mapping])
应用举例
# 统计字符出现的次数import collectionsprint(collections.Counter(hello world))
Counter({l: 3, o: 2, h: 1, e: 1, : 1, w: 1, r: 1, d: 1})# 统计单词数import collectionsprint(collections.Counter(hello world i love python hello python.split()))
Counter({hello: 2, python: 2, world: 1, i: 1, love: 1})# 获取指定对象的访问次数也可以使用get()方法import collectionsc collections.Counter(hello world i love python hello python.split())print(c[python])
2常用的有以下四种方法
① elements()返回一个迭代器其中每个元素将重复出现计数值所指定次如果一个元素的计数小于1就会被忽略。 import collectionsc collections.Counter(a4, b2, c0, d-2)print(c.elements())
itertools.chain object at 0x000001940EF57C18print(sorted(c.elements()))
[a, a, a, a, b, b]② most_common([n])返回一个列表其中包含 n 个最常见的元素及出现次数按常见程度由高到低排序。 如果 n 被省略或为 None将返回计数器中的所有元素计数值相等的元素按首次出现的顺序排序。 import collectionsc collections.Counter(abracadabra)print(c.most_common(3))
[(a, 5), (b, 2), (r, 2)]print(c.most_common())
[(a, 5), (b, 2), (r, 2), (c, 1), (d, 1)]③ subtract([iterable-or-mapping])从迭代对象或映射对象中减去元素。类似于 dict.update()但是是减去而不是替换输入和输出都可以是0或者负数。 import collectionsc collections.Counter(a4, b2, c0, d-2)d collections.Counter(a1, b2, c3, d4)c.subtract(d)c
Counter({a: 3, b: 0, c: -3, d: -6})④ update([iterable-or-mapping])从迭代对象计数元素或者从另一个映射对象 (或计数器) 添加。 类似于 dict.update() 但是是加上而不是替换另外迭代对象应该是序列元素而不是一个键值对。 import collectionsc collections.Counter(which)d collections.Counter(witch)c.update(d)c
Counter({h: 3, w: 2, i: 2, c: 2, t: 1})
