Python3 collections模塊的使用

collections

介紹

collections是Python內建的一個集合模塊，提供了許多有用的集合類和方法。

能夠把它理解爲一個容器，裏面提供Python標準內建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。

import collections

print(dir(collections))
# ['ChainMap', 'Counter', 'Mapping', 'MutableMapping', 'OrderedDict', 'UserDict', 'UserList', 'UserString', '_Link', '_OrderedDictItemsView', '_OrderedDictKeysView', '_OrderedDictValuesView', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__getattr__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '_chain', '_collections_abc', '_count_elements', '_eq', '_heapq', '_iskeyword', '_itemgetter', '_nt_itemgetters', '_proxy', '_recursive_repr', '_repeat', '_starmap', '_sys', 'abc', 'defaultdict', 'deque', 'namedtuple']

裏面有許多方法，咱們只介紹經常使用的方法。

經常使用方法

•  namedtuple() ： 建立一個命名元組子類的工廠函數
•  deque ： 　　　  高效增刪改雙向列表，相似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)
•  defaultdict ：   當字典查詢時，爲key不存在提供一個默認值。
•  OrderedDict ：   有序詞典，就是記住了插入順序
•  Counter ：          計數功能

1. namedtuple()  命名元組

參數

collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)

1.  typename ：　　命名的名字，返回一個新的元組子類，名爲 typename 
2.  field_names ： 能夠是一個['x', 'y']這樣的序列，也能夠是'x, y'或者'x y'
3.  rename ：　　   python3.1添加，若是 rename 爲真， 無效域名會自動轉換成位置名。好比 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 轉換成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] ， 消除關鍵詞 def 和重複域名 abc 。
4.  defaults ：　   python3.7添加， defaults 能夠爲 None 或者是一個默認值的 iterable（可迭代對象）。若是一個默認值域必須跟其餘沒有默認值的域在一塊兒出現， defaults 就應用到最右邊的參數。好比若是域名 ['x', 'y', 'z'] 和默認值 (1, 2) ，那麼 x 就必須指定一個參數值 ，y 默認值 1 ， z 默認值 2 。
5.  module ：　　   python3.6添加，若是  module  值有定義，命名元組的 __module__ 屬性值就被設置。

使用

例如我想定義一個點(x, y)，能夠給它起個名字爲Points

import collections


point = collections.namedtuple('Points', ['x', 'y'])
p1 = point(2, 3)
p2 = point(4, 2)

print(p1) # Points(x=2, y=3)
print(p2) # Points(x=4, y=2)

用 isinstance 判斷其類型

print(isinstance(p1, point)) # True
print(isinstance(p1, tuple)) # True

能夠發現它即屬於 point 類型，也屬於 tuple 類型。

使用 _make 賦值

a= [11, 3]
p1._make(a)
print(p1) # Points(x=11, y=3)

使用 _replace 更改值

p1._replace(x=5)
print(p1) # Points(x=5, y=3)

2. deque 雙端隊列

參數

collections.deque([iterable[, maxlen]])

返回一個新的雙向隊列對象，從左到右初始化(用方法 append()) ，從 iterable （迭代對象) 數據建立。若是 iterable 沒有指定，新隊列爲空。

1.  iterable ：迭代對象，能夠是字符串，列表等可迭代對象。
2.  maxlen ：   maxlen  沒有指定或者是 None ， deque 能夠增加到任意長度。不然， deque 就限定到指定最大長度。一旦限定長度的 deque 滿了，當新項加入時，一樣數量的項就從另外一端彈出。

使用

from collections import deque

q = deque(['a', 'b', 'c'], maxlen=10)
# 從右邊添加一個元素
q.append('d')
print(q) # deque(['a', 'b', 'c', 'd'], maxlen=10)

# 從左邊刪除一個元素
print(q.popleft()) # a
print(q) # deque(['b', 'c', 'd'], maxlen=10)

# 擴展隊列
q.extend(['i', 'j'])
print(q) # deque(['b', 'c', 'd', 'i', 'j'], maxlen=10)

# 查找下標
print(q.index('c')) # 1

# 移除第一個'd'
q.remove('d')
print(q) # deque(['b', 'c', 'i', 'j'], maxlen=10)

# 逆序
q.reverse()
print(q) # deque(['j', 'i', 'c', 'b'], maxlen=10)

# 最大長度
print(q.maxlen) # 10

方法全：

append(x)：添加 x 到右端。

appendleft(x)：添加 x 到左端。

clear()：移除全部元素，使其長度爲0.

copy()：建立一份淺拷貝。3.5 新版功能.

count(x)：計算deque中個數等於 x 的元素。3.2 新版功能.

extend(iterable)：擴展deque的右側，經過添加iterable參數中的元素。

extendleft(iterable)：擴展deque的左側，經過添加iterable參數中的元素。注意，左添加時，在結果中iterable參數中的順序將被反過來添加。

index(x[, start[, stop]])：返回第 x 個元素（從 start 開始計算，在 stop 以前）。返回第一個匹配，若是沒找到的話，升起 ValueError 。3.5 新版功能.

insert(i, x)：在位置 i 插入 x 。若是插入會致使一個限長deque超出長度 maxlen 的話，就升起一個 IndexError 。3.5 新版功能.

pop()：移去而且返回一個元素，deque最右側的那一個。若是沒有元素的話，就升起 IndexError 索引錯誤。

popleft()：移去而且返回一個元素，deque最左側的那一個。若是沒有元素的話，就升起 IndexError 索引錯誤。

remove(value)：移去找到的第一個 value。 若是沒有的話就升起 ValueError 。

reverse()：將deque逆序排列。返回 None 。3.2 新版功能.

rotate(n=1)：向右循環移動 n 步。 若是 n 是負數，就向左循環。若是deque不是空的，向右循環移動一步就等價於 d.appendleft(d.pop()) ， 向左循環一步就等價於 d.append(d.popleft()) 。

Deque對象一樣提供了一個只讀屬性:
maxlen：Deque的最大尺寸，若是沒有限定的話就是 None 。

所有方法

3. defaultdict 默認值字典

使用

當key不存在時返回默認值

from collections import defaultdict


dd = defaultdict(lambda: 'not exist')
dd['key1'] = 'abc'
print(dd['key1']) # key1存在  
# 'abc'
print(dd['key2']) # key2不存在，返回默認值
# 'not exist'

使用 list 做爲 default_factory ，很容易將序列做爲鍵值對加入字典:

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]

for k, v in s:
    d[k].append(v)

print(d) # defaultdict(<class 'list'>, {'yellow': [1, 3], 'blue': [2, 4], 'red': [1]})

至關於

d = {}
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]

for k, v in s:
    d.setdefault(k, []).append(v)

print(d) # {'yellow': [1, 3], 'blue': [2, 4], 'red': [1]}

設置 default_factory 爲 int ，能夠很好的用於計數

s = 'mississippi'
d = defaultdict(int)
for k in s:
    d[k] += 1

print(d) # defaultdict(<class 'int'>, {'m': 1, 'i': 4, 's': 4, 'p': 2})

4. OrderedDict 有序字典

有序詞典就像常規詞典同樣，但有一些與排序操做相關的額外功能。

可是內置的  dict  類已經有了記住插入順序的能力（在 Python 3.7 中保證了這種新行爲），因此它變得不那麼重要了。

使用

 popitem(last=True) ：有序字典的  popitem()  方法移除並返回一個 (key, value) 鍵值對。 若是 last 值爲真，則按 LIFO 後進先出的順序返回鍵值對，不然就按 FIFO 先進先出的順序返回鍵值對。

from collections import OrderedDict


d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3, d=4,e=5)
print(d) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)])
print(d.popitem(last=True)) # ('e', 5)
print(d.popitem(last=False)) # ('a', 1)
print(d) # OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

 move_to_end(key, last=True) ：將現有 key 移動到有序字典的任一端。 若是 last 爲真值（默認）則將元素移至末尾；若是 last 爲假值則將元素移至開頭。若是 key 不存在則會觸發 KeyError。

from collections import OrderedDict


d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3, d=4,e=5)
print(d) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)])

d.move_to_end(key='c', last=True)
print(d) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('d', 4), ('e', 5), ('c', 3)])

d.move_to_end(key='b', last=False)
print(d) # OrderedDict([('b', 2), ('a', 1), ('d', 4), ('e', 5), ('c', 3)])

5. Counter 計數

  Counter  是一個  dict  的子類，用於計數可哈希對象。特別方便！

使用

字符串

from collections import Counter

c = Counter()
for i in 'sfsadfsdjklgsdla':
    c[i] +=  1

print(isinstance(c,Counter)) # True
print(isinstance(c,dict)) # True
print(c) # Counter({'s': 4, 'd': 3, 'f': 2, 'a': 2, 'l': 2, 'j': 1, 'k': 1, 'g': 1})

c2 = Counter('asfjslfjsdlfjgkls')
print(c2) # Counter({'s': 4, 'd': 3, 'f': 2, 'a': 2, 'l': 2, 'j': 1, 'k': 1, 'g': 1})

列表

from collections import Counter

c = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])
print(c) # Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

  elements() ：返回一個迭代器，其中每一個元素將重複出現計數值所指定次。 元素會按首次出現的順序返回。 若是一個元素的計數值小於一， elements()  將會忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
print(sorted(c.elements())) # ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

 most_common([n]) ：返回一個列表，其中包含 n 個最多見的元素及出現次數，按常見程度由高到低排序。 若是 n 被省略或爲 None， most_common() 將返回計數器中的 全部 元素。 計數值相等的元素按首次出現的順序排序：

c = Counter('abracadabra')
print(c.most_common(3)) # [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]

 subtract([iterable-or-mapping]) ：從 迭代對象 或 映射對象 減去元素。像  dict.update()  可是是減去，而不是替換。輸入和輸出均可以是0或者負數。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4)
c.subtract(d)
print(c) # Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})

附上中文文檔，走起...

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