加强网站信息内容建设,如何做属于自己的领券网站,东莞公司建站模板,网站建设属于什么税collections模块简介
collections包含了一些特殊的容器#xff0c;针对Python内置的容器#xff0c;例如list、dict、set和tuple#xff0c;提供了另一种选择#xff1b; namedtuple#xff0c;可以创建包含名称的tuple#xff1b; deque#xff0c;类似于list的容器针对Python内置的容器例如list、dict、set和tuple提供了另一种选择 namedtuple可以创建包含名称的tuple deque类似于list的容器可以快速的在队列头部和尾部添加、删除元素 Counterdict的子类计算可hash的对象 OrderedDictdict的子类可以记住元素的添加顺序 defaultdictdict的子类可以调用提供默认值的函数
Counter
from collections import Counter
In [41]: wordList [11, 22, 33, 11, 22, 11, 11]
In [42]: c Counter()
In [43]: for word in wordList:...: c[word] 1...:
In [44]: c
Out[44]: Counter({11: 4, 22: 2, 33: 1})对可迭代的对象进行计数或者从另一个映射(counter)进行初始化
In [46]: c Counter()In [47]: c
Out[47]: Counter()In [48]: c Counter(gallahad)In [49]: c
Out[49]: Counter({g: 1, a: 3, l: 2, h: 1, d: 1})In [50]: c Counter({red: 4, blue: 2})In [51]: c
Out[51]: Counter({red: 4, blue: 2})In [52]: c Counter(cats4, dogs8)In [53]: c
Out[53]: Counter({cats: 4, dogs: 8})Counter对象类似于字典如果某个项缺失会返回0而不是爆出KeyError错误。
In [55]: c Counter([eggs, ham])In [56]: c[bacon]
Out[56]: 0In [57]: c[eggs]
Out[57]: 1将一个元素的数目设置为0并不能将它从counter中删除使用del可以将这个元素移除
In [59]: c
Out[59]: Counter({eggs: 1, ham: 1})In [60]: c[eggs] 0In [61]: c
Out[61]: Counter({eggs: 0, ham: 1})In [62]: del c[eggs]In [63]: c
Out[63]: Counter({ham: 1})Counter对象支持一下三个字典不支持的方法elements()most_common()subtract()
element()返回一个迭代器每个元素重复的次数为它的数目顺序是任意的顺序如果一个元素的数目少于1那么elements()就会忽略它
In [82]: c Counter(a1, b3, c0, d-2, e1)In [83]: c.elements()
Out[83]: itertools.chain at 0x7ff46baab9b0In [84]: list(c.elements())
Out[84]: [a, b, b, b, e]most_common()返回一个列表包含counter中n个最大数目的元素如果忽略n或者为None most_common()将会返回counter中的所有元素元素有着相同数目的将会以任意顺序排列
In [90]: Counter(abracadabra)
Out[90]: Counter({a: 5, b: 2, r: 2, c: 1, d: 1})In [91]: Counter(abracadabra).most_common(3)
Out[91]: [(a, 5), (b, 2), (r, 2)]In [92]: Counter(abracadabra).most_common()
Out[92]: [(a, 5), (b, 2), (r, 2), (c, 1), (d, 1)]In [93]: Counter(abracadabra).most_common(None)
Out[93]: [(a, 5), (b, 2), (r, 2), (c, 1), (d, 1)]subtract()从一个可迭代对象中或者另一个映射或counter中元素相减类似于dict.update() 但是subtracts 数目而不是替换它们输入和输出都有可能为0或者为负
In [95]: c Counter(a4,b2,c0,d-2)In [96]: d Counter(a1,b2,c-3,d4)In [97]: c.subtract(d)In [98]: c
Out[98]: Counter({a: 3, b: 0, c: 3, d: -6})update()从一个可迭代对象中或者另一个映射或counter中所有元素相加类似于dict.upodate 是数目相加而非替换它们另外可迭代对象是一个元素序列而非(key,value)对构成的序列
In [100]: c Counter(a4,b2,c0,d-2)In [101]: d Counter(a1,b2,c-3,d4)In [102]: c.update(d)In [103]: c
Out[103]: Counter({a: 5, b: 4, c: -3, d: 2})Counter对象常见的操作 c
Counter({a: 5, b: 4, d: 2, c: -3})sum(c.values())# 统计所有的数目list(c)# 列出所有唯一的元素
[a, c, b, d]set(c)# 转换为set
set([a, c, b, d])dict(c)# 转换为常规的dict
{a: 5, c: -3, b: 4, d: 2}c.items()# 转换为(elem,cnt)对构成的列表
[(a, 5), (c, -3), (b, 4), (d, 2)]c.most_common()[:-4:-1]# 输出n个数目最小元素
[(c, -3), (d, 2), (b, 4)]c Counter()# 删除数目为0和为负的元素c
Counter({a: 5, b: 4, d: 2})Counter(dict(c.items()))# 从(elem,cnt)对构成的列表转换为counter
Counter({a: 5, b: 4, d: 2})c.clear()# 清空counterc
Counter()queue
deque是栈和队列的一种广义实现deque是double-end queue的简称deque支持线程安全、 有效内存地以近似O(1)的性能在deque的两端插入和删除元素尽管list也支持相似的操作 但是它主要在固定长度操作上的优化从而在pop(0)和insert(0,v)会改变数据的位置和大小上有O(n)的时间复杂度。 deque支持如下方法 append(x) 将x添加到deque的右侧
appendleft(x) 将x添加到deque的左侧
clear() 将deque中的元素全部删除最后长度为0
count(x) 返回deque中元素等于x的个数
extend(iterable) 将可迭代变量iterable中的元素添加至deque的右侧
extendleft(iterable) 将变量iterable中的元素添加至deque的左侧往左侧添加序列的顺序与可迭代变量iterable中的元素相反
pop() 移除和返回deque中最右侧的元素如果没有元素将会报出IndexError
popleft() 移除和返回deque中最左侧的元素如果没有元素将会报出IndexError
remove(value) 移除第一次出现的value如果没有找到报出ValueError
reverse() 反转deque中的元素并返回None
rotate(n) 从右侧反转n步如果n为负数则从左侧反转d.rotate(1)等于d.appendleft(d.pop())
maxlen 只读的属性deque的最大长度如果无解就返回None
除了以上的方法之外deque还支持迭代、序列化、len(d)、reversed(d)、copy.copy(d)、copy.deepcopy(d)通过in操作符进行成员测试和下标索引 索引的时间复杂度是在两端是O(1)在中间是O(n)为了快速获取可以使用list代替。 from collections import dequed deque(ghi)# 新建一个deque有三个元素for ele in d:# 遍历deque
... print ele.upper()
...
...
G
H
Id.append(j)# deque右侧添加一个元素d.appendleft(f)# deque左侧添加一个元素d# 打印deque
deque([f, g, h, i, j])d.pop()# 返回和移除最右侧元素
jd.popleft()# 返回和移除最左侧元素
flist(d)# 以列表形式展示出deque的内容
[g, h, i]d[0]# 获取最左侧的元素
gd[-1]# 获取最右侧的元素
ilist(reversed(d))# 以列表形式展示出倒序的deque的内容
[i, h, g]h in d# 在deque中搜索
Trued.extend(jkl)# 一次添加多个元素d
deque([g, h, i, j, k, l])d.rotate(1)# 往右侧翻转d
deque([l, g, h, i, j, k])d.rotate(-1)# 往左侧翻转d
deque([g, h, i, j, k, l])deque(reversed(d))# 以逆序新建一个deque
deque([l, k, j, i, h, g])d.clear()# 清空dequed.pop()# 不能在空的deque上pop
Traceback (most recent call last):File input, line 1, in module
IndexError: pop from an empty dequed.extendleft(abc)# 以输入的逆序向左扩展d
deque([c, b, a])deque的其它应用
限定长度的deque提供了Unix中tail命令相似的功能
from collections import dequedef tail(filename,n 10):Return the last n lines of a filereturn deque(open(filename),n)print (tail(temp.txt,10))defaultdict
defaultdict是内置数据类型dict的一个子类基本功能与dict一样 只是重写了一个方法missing(key)和增加了一个可写的对象变量default_factory。 default_factory 这个属性用于missing()方法使用构造器中的第一个参数初始化 使用list作为default_factory很容易将一个key-value的序列转换为一个关于list的词典 from collections import *s [(yellow,1),(blue,2),(yellow,3),(blue,4),(red,5)]d defaultdict(list)for k,v in s: d[k].append(v)
... d.items()
[(blue, [2, 4]), (red, [5]), (yellow, [1, 3])]当每一个key第一次遇到时还没有准备映射首先会使用default_factory函数自动创建一个空的list list.append()操作将value添加至新的list中当key再次遇到时通过查表 返回对应这个key的listlist.append()会将新的value添加至list这个技术要比dict.setdefault()要简单和快速。 s mississippid defaultdict(int)for k in s: d[k]1
... d.items()
[(i, 4), (p, 2), (s, 4), (m, 1)]nametuple
命名的元组意味给元组中的每个位置赋予含义意味着代码可读性更强namedtuple可以在任何常规元素使用的地方使用 而且它可以通过名称来获取字段信息而不仅仅是通过位置索引。
In [5]: # 导入collections模块的namedtuple类In [6]: from collections import namedtupleIn [7]: # 声明命名元祖子类EmployeeIn [8]: Employee namedtuple(Employee, [id, name, age])In [9]: # 为元祖添加值In [10]: E_1 Employee(11, Sola, 18)In [11]: E_2 Employee(22, Baga, 28)In [12]: print(E_1)
Employee(id11, nameSola, age18)In [13]: print(按索引方式访问Employee的名字为:, end)
按索引方式访问Employee的名字为:
In [14]: print(E_1[1])
SolaIn [15]: print(按键字段名访问Employee的名字为, end)
按键字段名访问Employee的名字为
In [16]: print(E_1.name)
Sola命名元祖特定方法
除了从元组继承的方法之外命名元组还支持另外三个方法和两个属性。为了防止与字段名发生冲突方法和属性名以下划线开头。分别介绍如下 (1) _make(iterable): 类方法从现有序列或可迭代对象生成新实例
In [18]: bat_data [333, bat_man, 23]In [19]: batman Employee._make(bat_data)In [20]: print(batman)
Employee(id333, namebat_man, age23)_asdict
返回一个新的字典它将字段名映射到对应的值。示例代码如下
In [23]: batman._asdict()
Out[23]: OrderedDict([(id, 333), (name, bat_man), (age, 23)])_replace (**kwargs):
In [26]: batman._replace(id555, age28)
Out[26]: Employee(id555, namebat_man, age28)_fields
以字符串元组方式列出字段名的。用于自省和从现有的命名元组创建新的命名元组类型。示例代码如下
In [28]: print(batman._fields)
(id, name, age)我们可以使用_fields属性从现有的命名元组中创建新的命名元组。示例如下
In [30]: # 构建来自其它命名元祖字段的新的命名元祖In [31]: Point namedtuple(Point, [x, y])In [32]: Color namedtuple(Color, red green blue)In [33]: Pixel namedtuple(Pixel, Point._fields Color._fields)In [34]: Pixel
Out[34]: __main__.PixelIn [35]: Pixel(5, 8, 128, 255, 0)
Out[35]: Pixel(x5, y8, red128, green255, blue0)结果的实体性赋值
而命名元组在为csv或sqlite3模块操作而返回的元组结果分配给对应字段名而装配成简单实体时特别有用自动进行字段的对应赋值。 比如在当前Python程序位置有个employees.csv其包含内容如下
张三,26,工程部,开发部,中级
李四,32,项目经理,项目部,高级通过示例我们来完成Employee实体的命名元组的自动装配代码示例如下
In [81]: cat my.csv
李四, 销售经理, 28, 市场部, 高级
张三, 工程师, 26, 开发部, 中级In [82]: for emp in map(EmployeeEntity._make, csv.reader(open(my.csv, rt))):...: print(emp.name, emp.age, emp.title)...:
李四 销售经理 28
张三 工程师 26OrderDict d {banana:3,apple:2,pear:1,orange:4}# dict sorted by keyOrderedDict(sorted(d.items(),key lambda t:t[0]))
OrderedDict([(apple, 2), (banana, 3), (orange, 4), (pear, 1)])# dict sorted by valueOrderedDict(sorted(d.items(),key lambda t:t[1]))
OrderedDict([(pear, 1), (apple, 2), (banana, 3), (orange, 4)])# dict sorted by length of key string
a OrderedDict(sorted(d.items(),key lambda t:len(t[0])))
a
OrderedDict([(pear, 1), (apple, 2), (orange, 4), (banana, 3)])del a[apple]a
OrderedDict([(pear, 1), (orange, 4), (banana, 3)])a[apple] 2a
OrderedDict([(pear, 1), (orange, 4), (banana, 3), (apple, 2)])当元素删除时排好序的词典保持着排序的顺序但是当新元素添加时就会被添加到末尾就不能保持已排序。
参考文章
