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collections

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collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:

>>> p = (1, 2)

但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

定义一个class又小题大做了,这时,namedtuple就派上了用场:

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

namedtuple是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来,我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型,它具备tuple的不变性,又可以根据属性来引用,使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类:

>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True

类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:

# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存储数据时,按索引造访元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈:

>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict

使用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

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在,返回默认值
'N/A'

注意默认值是调用函数返回的,而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值,defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

OrderedDict

使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。

如果要坚持Key的顺序,可以用OrderedDict

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意,OrderedDict的Key会依照插入的顺序排列,不是Key自身排序:

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 依照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO(先进先出)的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的Key:

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

ChainMap

ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dictChainMap自身也是一个dict,但是查找的时候,会依照顺序在内部的dict依次查找。

什么时候使用ChainMap最合适?举个例子:应用程序往往都需要传入参数,参数可以通过命令行传入,可以通过环境变量传入,还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找,即先查命令行参数,如果没有传入,再查环境变量,如果没有,就使用默认参数。

下面的代码演示了如何查找usercolor这两个参数:

from collections import ChainMap
import os, argparse

# 构造缺省参数:
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}

# 构造命令行参数:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 组合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印参数:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

没有任何参数时,打印出默认参数:

$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest

当传入命令行参数时,优先使用命令行参数:

$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同时传入命令行参数和环境变量,命令行参数的优先级较高:

$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

Counter

Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

Counter实际上也是dict的一个子类,上面的结果可以看出,字符'g''m''r'各出现了两次,其他字符各出现了一次。

小结

collections模块提供了一些有用的集合类,可以根据需要选用。

参考源码

use_collections.py


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