美文网首页
Python collection模块

Python collection模块

作者: 乔治大叔 | 来源:发表于2019-08-23 17:02 被阅读0次

    最近看到这篇文章,collection模块写的最详细了,所以想分享给大家

    Python中的基本数据结构有list,dict,tuple,set。Python还有一个功能比较强大的包collections,可以处理并维护一个有序的dict,可以提高程序的运行效率。
    1、collections中defaultdict的使用
    defaultdict在字典dict的基础之上添加一个参数default_factory(default_factory可以指定为list,set,int)
    例子1:将下面的list转换成一个dict,其中key对应的value是一个list

    >>from collections import defaultdict
    >>l=[('a',2),('b',3),('a',1),('b',4),('a',3),('a',1),('b',3)]
    >>d=defaultdict(list)
    >>for key,value in l:
          d[key].append(value)
    >>d
    defaultdict(<class 'list'>,{'a':[2,1,3,1],'b':[3,4,3]}
    

    例子2:例1中value中包含重复元素,如果我们不想要value中的元素重复,可以用defaultdict(set)来解决这个问题,set与list不同之处就是set中不允许存在相同的元素。

    >>d = defaultdict(set)
    >>for key,value in s:
          d[key].add(value)
    >>d
    defaultdict(<class 'set'>, {'a': {2,1,3}, 'b': {3,4}})
    

    例子3:如果要统计一个字符串中每个字符出现的次数,可以使用defaultdict(int)

    >sen='hello world'
    >d=defaultdict(int)
    >for key in sen:
         d[key]+=1
    >d
    defaultdict(<class 'int'>, {'o': 2, 'h': 1, 'w': 1, 'l': 3, ' ': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'r': 1})
    

    2、collections中OrdereDict的使用
    字典dict是无序的,如果我们想要有序的dict,可以使用OrdereDict 。
    例子1:
    在讲例1之前先讲一下sorted函数的概念。
    sorted(iterable,key,reverse),sorted一共有iterable,key,reverse这三个参数。其中iterable表示可以迭代的对象,例如可以是dict.items()、dict.keys()等,key是一个函数,用来选取参与比较的元素,reverse则是用来指定排序是倒序还是顺序,reverse=true则是倒序,reverse=false时则是顺序,默认时reverse=false。
    下面我们利用sorted函数按key,value值对字典排序

    >from collections import OrderedDic
    >d={'b':3,'a':4,'c':2,'d':1}
    # 将d按照key来排序
    >OrderedDic(sorted(d.items(),key=lambda t:t[0]))
    OrderedDic([('a',4),('b',3),('c',2),('d',1)])
    # 按照value来排序
    >OrderedDict(sorted(d.items(),key=lambda t:t[1]))
    OrderedDic([('d',1),('c',2),('b',3),('a',4)])
    # 按照key的长度来排序
    >OrderedDic(sorted(d.items(),key=lambda t:len(t[0])))
    

    这里的d.items()实际上是将d转换为可迭代对象,迭代对象的元素为(‘b’,3)、(‘a’,3)、(‘c’,2)、(‘d’,1),items()方法将字典的元素转化为了元组,而这里key参数对应的lambda表达式的意思则是选取元组中的第二个元素作为比较参数(如果写作key=lambda item:item[0]的话则是选取第一个元素作为比较对象,也就是key值作为比较对象。lambda x:y中x表示输出参数,y表示lambda函数的返回值),所以采用这种方法可以对字典的value进行排序。注意排序后的返回值是一个list,而原字典中的名值对被转换为了list中的元组。
    例子2:例1中已经按照key排序的dict,使用使用popitem()方法来移除最后一个key-value对.如果我们要删除dict中的key-value,popitem(last=True)按照先进后出的顺序删除dict中的key-value,popitem(last=False)按照先进先出的规则删除dict中的key-value.

    >d.popitem()
    ('d',1)
    # 使用popitem(last=False)
    >d.popitem(last=False)
    ('a',4)
    

    例子3:如果我们想要改变有序的OrderedDict对象的key-value顺序,可以使用move_to_end(key,last=True)

    >d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
    OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])
    # 将key为c的key-value移动到最后
    >d.move_to_end('c')
    # 将key为c的key-value移动到最前面
    >d.move_to_end('c',last=False)
    >''.join(d.keys())
    cabde
    

    3、collections中deque的使用
    deque是为了向list中删除和插入的效率更高,用法与list相似,而list自带的append和pop方法(尾部插入和删除)速度慢
    4、collections中ChainMap的使用
    ChainMap可以合并多个dict,而且效率很高

    >from collections import ChainMap
    > a = {'a': 4, 'c': 2}
    > b = {'b': 3, 'c': 1}
    > c=ChainMap(a,b)
    ChainMap({'a': 4, 'c': 2}, {'b': 3, 'c': 1})
    # 将c变成一个list
    >c.maps
    [{'a': 4, 'c': 2}, {'b': 3, 'c': 1}]
    

    5、collections中Counter的使用
    例子1:若想统计相关元素出现的次数,可以使用Counter

    >from collections import Counter
    >cnt=Counter()
    >for w in ['a','b','a','a','a','r','b']:
        cnt[w]+=1
    Counter({'a': 4, 'b': 2, 'r': 1})
    

    统计字符串出现的次数 前面有统计sen='hello world',用defaultdict(int)

    >cnt = Counter()
    > for ch in 'hello':
        cnt[ch] = cnt[ch] + 1
    Counter({'l': 2, 'o': 1, 'h': 1, 'e': 1})
    

    例子2:elements()方法按照元素的出现次数返回一个iterator(迭代器),元素以任意的顺序返回,如果元素的计数小于1,将忽略它。

    >c = Counter(a=4, b=3, c=1, d=-4,e=0)
    Counter({'a': 4, 'b': 3, 'c': 1, 'd': -4, 'e':0})
    >sorted(c.elements())
    ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b','b','c']
    # most_common(n)返回一个list, list中包含Counter对象中出现最多前n个元素。
    >c = Counter('abracadabra')
    Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'd': 1, 'c': 1})
    >c.most_common(3)
    [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]
    

    6、collections中namedtuple的使用
    命名tuple中的元素,使用namedtuple(typename,field_names)

    >from collections import namedtuple
    >nm=namedtuple('helloworld',['x','y'])
    >n=nm(1,2)
    >n__class__.__name__
    'helloworld'
    >n.x
    1
    >n.y
    2
    

    原作者:敢梦敢当
    链接:https://www.jianshu.com/p/8d635f881a63

    相关文章

      网友评论

          本文标题:Python collection模块

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/xfvtectx.html