郑州网站建设公司航迪软件怎么样,家具网站建设策划书,用模板快速建站,wordpress自动生成二维码1.简介
collections 是 python 的内置模块#xff0c;提供了很多方便且高性能的关于集合的操作#xff0c;掌握这些知识有助于提高代码的性能和可读性。
2.常用功能
2.1 namedtuple 功能详解
namedtuple() 返回一个新的元组子类#xff0c;且规定了元组的元素的个数提供了很多方便且高性能的关于集合的操作掌握这些知识有助于提高代码的性能和可读性。
2.常用功能
2.1 namedtuple 功能详解
namedtuple() 返回一个新的元组子类且规定了元组的元素的个数同时除了使用下标获取元素之外还可以通过属性直接获取。
from collections import namedtupleUser namedtuple(User,[name, age, weight])user User(admin, 20, 60)name, age, weight userprint(user[0])print(name, age, weight)print(user.name, user.age, user.weight)
# 输出结果如下adminadmin 20 60admin 20 60
由以上代码可以看出namedtuple() 相当于直接定义了一个新的类但是这个类跟传统的定义 class 的方式又有着巨大的区别。该方式会比直接定义 class 的方式省很多空间其次其返回值是一个 tuple支持 tuple 的各种操场。
同时namedtuple() 还自带两个非常好用的方法。
# 将序列直接转换为新的 tuple 对象user [root, 32, 65]user User._make(user) print(user) # 输出 User(nameroot, age32, weight65)
# 返回一个 dictuser User(admin, 20, 60)print(user._asdict()) # 输出 OrderedDict([(name, admin), (age, 20), (weight, 60)])
2.2 ChainMap 功能讲解
ChainMap() 可以将多个字典集合到一个字典中去对外提供一个统一的视图。注意该操作并是不将所有字典做了一次拷贝实际上是在多个字典的上层又进行了一次封装而已。
from collections import ChainMap
user1 {name:admin, age:20}user2 {name:root, weight: 65}users ChainMap(user1, user2)print(users.maps)
users.maps[0][name] tigerprint(users.maps)
for key, value in users.items(): print(key, value)
# 输出如下[{name: admin, age: 20}, {name: root, weight: 65}][{name: tiger, age: 20}, {name: root, weight: 65}]name tigerweight 65age 20
由此可见如果 ChainMap() 中的多个字典有重复 key查看的时候可以看到所有的 key但遍历的时候却只会遍历 key 第一次出现的位置其余的忽略。同时我们可以通过返回的新的视图来更新原来的的字典数据。进一步验证了该操作不是做的拷贝而是直接指向原字典。
2.3 deque 功能详解
dqueue 是 ”double-ended queue” 的简称是一种类似列表(list)的容器实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)操作。大大加快了遍历速度
from collections import dequeq deque([1, 2, 3])q.append(4)q.appendleft(0)print(q)print(q.popleft())
# 输出如下deque([0, 1, 2, 3, 4])0
2.4 Counter 功能详解
Counter 可以简单理解为一个计数器可以统计每个元素出现的次数同样 Counter() 是需要接受一个可迭代的对象的。
from collections import Counter
animals [cat, dog, cat, bird, horse, tiger, horse, cat]animals_counter Counter(animals)print(animals_counter)print(animals_counter.most_common(2))
Counter({cat: 3, horse: 2, dog: 1, bird: 1, tiger: 1})[(cat, 3), (horse, 2)]
# 输出如下Counter({cat: 3, horse: 2, dog: 1, bird: 1, tiger: 1})[(cat, 3), (horse, 2)]
其实一个 Counter 就是一个字典其额外提供的 most_common() 函数通常用于求 Top k 问题。
2.5 OrderedDict 功能详解
OrderedDict 是字典的子类保证了元素的插入顺序。在 3.7 版本下字典同样也保证了元素的插入顺序。那相比内置字典 OrderedDict 有哪些升级呢。 算法上 OrderedDict 可以比 dict 更好地处理频繁的重新排序操作。在跟踪最近的访问这种场景例如在 LRU cache下非常适用。 OrderedDict 类有一个 move_to_end() 方法可以有效地将元素移动到任一端
from collections import OrderedDict
user OrderedDict()user[name] adminuser[age] 23user[weight] 65print(user)user.move_to_end(name) # 将元素移动至末尾print(user)user.move_to_end(name, last False) # 将元素移动至开头print(user)
# 输出如下OrderedDict([(name, admin), (age, 23), (weight, 65)])OrderedDict([(age, 23), (weight, 65), (name, admin)])OrderedDict([(name, admin), (age, 23), (weight, 65)])
2.6 defaultdict 功能详解
defaultdict 是内置 dict 类的子类。它实现了当 key 不存在是返回默认值的功能除此之外与内置 dict 功能完全一样。
from collections import defaultdict
default_dict defaultdict(int)default_dict[x] 10print(default_dict[x])print(default_dict[y])
# 输出如下100
注意defaultdict 的参数必须是可操作的。比如 python 内置类型或者无参的可调用的函数。
def getUserInfo(): return { name : , age : 0 }
default_dict defaultdict(getUserInfo)admin default_dict[admin]print(admin)
admin[age] 34print(admin)
# 输出如下{name: , age: 0}{name: , age: 34}
上述示例我们给 defaultdict 传了一个自定义函数当字典中不存在所取 key 时返回默认的用户信息。
collections 总结
本文总结了 collections 提供的便利的操作掌握这些知识将大大提高你的编程效率。
