Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)之collections包的使用教程

更新時(shí)間：2017年04月27日 15:16:52 作者：ziwenxie

這篇文章主要給大家介紹了Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)之collections包的使用教程，詳細(xì)介紹了collections中多個(gè)集合類的使用方法，相信對(duì)大家具有一定的參考價(jià)值，需要的朋友們下面隨小編一起來(lái)學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。

前言

Python為我們提供了4種基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：list, tuple, dict, set，但是在處理數(shù)據(jù)量較大的情形的時(shí)候，這4種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就明顯過(guò)于單一了，比如list作為數(shù)組在某些情形插入的效率會(huì)比較低，有時(shí)候我們也需要維護(hù)一個(gè)有序的dict。所以這個(gè)時(shí)候我們就要用到Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)為我們提供的collections包了，它提供了多個(gè)有用的集合類，熟練掌握這些集合類，不僅可以讓我們讓寫出的代碼更加Pythonic，也可以提高我們程序的運(yùn)行效率。

defaultdict

defaultdict(default_factory)在普通的dict之上添加了default_factory，使得key不存在時(shí)會(huì)自動(dòng)生成相應(yīng)類型的value，default_factory參數(shù)可以指定成list, set, int等各種合法類型。

我們現(xiàn)在有下面這樣一組list，雖然我們有5組數(shù)據(jù)，但是仔細(xì)觀察后發(fā)現(xiàn)其實(shí)我們只有3種color，但是每一種color對(duì)應(yīng)多個(gè)值。現(xiàn)在我們想要將這個(gè)list轉(zhuǎn)換成一個(gè)dict，這個(gè)dict的key對(duì)應(yīng)一種color，dict的value設(shè)置為一個(gè)list存放color對(duì)應(yīng)的多個(gè)值。我們可以使用defaultdict(list)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...  d[k].append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

以上等價(jià)于：

>>> d = {}
>>> for k, v in s:
...  d.setdefault(k, []).append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

如果我們不希望含有重復(fù)的元素，可以考慮使用defaultdict(set) 。set相比list的不同之處在于set中不允許存在相同的元素。

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]
>>> d = defaultdict(set)
>>> for k, v in s:
...  d[k].add(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]

OrderedDict

Python3.6之前的dict是無(wú)序的，但是在某些情形我們需要保持dict的有序性，這個(gè)時(shí)候可以使用OrderedDict，它是dict的一個(gè)subclass，但是在dict的基礎(chǔ)上保持了dict的有序型，下面我們來(lái)看一下使用方法。

>>> # regular unsorted dictionary
>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
>>> # dictionary sorted by key
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
>>> # dictionary sorted by value
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
>>> # dictionary sorted by length of the key string
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])

使用popitem(last=True)方法可以讓我們按照LIFO(先進(jìn)后出)的順序刪除dict中的key-value，即刪除最后一個(gè)插入的鍵值對(duì)，如果last=False就按照FIFO(先進(jìn)先出)刪除dict中key-value。

>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
>>> # dictionary sorted by key
>>> d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
>>> d
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
>>> d.popitem()
('pear', 1)
>>> d.popitem(last=False)
('apple', 4)

使用move_to_end(key, last=True)來(lái)改變有序的OrderedDict對(duì)象的key-value順序，通過(guò)這個(gè)方法我們可以將排序好的OrderedDict對(duì)象中的任意一個(gè)key-value插入到字典的開(kāi)頭或者結(jié)尾。

>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d
OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])
>>> d.move_to_end('b')
>>> d
OrderedDict([('a', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None), ('b', None)])
>>> ''.join(d.keys())
'acdeb'
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d.keys())
'bacde'

deque

list存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于按索引查找元素會(huì)很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因?yàn)閘ist是基于數(shù)組實(shí)現(xiàn)的。deque是為了高效實(shí)現(xiàn)插入和刪除操作的雙向列表，適合用于隊(duì)列和棧，而且線程安全。

list只提供了append和pop方法來(lái)從list的尾部插入/刪除元素，deque新增了appendleft/popleft等方法允許我們高效的在元素的開(kāi)頭來(lái)插入/刪除元素。而且使用deque在隊(duì)列兩端append或pop元素的算法復(fù)雜度大約是O(1)，但是對(duì)于list對(duì)象改變列表長(zhǎng)度和數(shù)據(jù)位置的操作例如 pop(0)和insert(0, v)操作的復(fù)雜度高達(dá)O(n)。

>>> from collections import deque
>>> dq = deque(range(10), maxlen=10)
>>> dq
deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
>>> dq.rotate(3)
>>> dq
deque([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10)
>>> dq.rotate(-4)
>>> dq
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0], maxlen=10)
>>> dq.appendleft(-1)
>>> dq
deque([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
>>> dq.extend([11, 22, 33])
>>> dq
deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33], maxlen=10)
>>> dq.extendleft([10, 20, 30, 40])
>>> dq
deque([40, 30, 20, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10)

Counter

Count用來(lái)統(tǒng)計(jì)相關(guān)元素的出現(xiàn)次數(shù)。

>>> from collections import Counter
>>> ct = Counter('abracadabra')
>>> ct
Counter({'a': 5, 'r': 2, 'b': 2, 'd': 1, 'c': 1})
>>> ct.update('aaaaazzz')
>>> ct
Counter({'a': 10, 'z': 3, 'r': 2, 'b': 2, 'd': 1, 'c': 1})
>>> ct.most_common(2)
[('a', 10), ('z', 3)]
>>> ct.elements()
<itertools.chain object at 0x7fbaad4b44e0>

namedtuple

使用namedtuple(typename, field_names)命名tuple中的元素來(lái)使程序更具可讀性。

>>> from collections import namedtuple
>>> City = namedtuple('City', 'name country population coordinates')
>>> tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))
>>> tokyo
City(name='Tokyo', country='JP', population=36.933, coordinates=(35.689722, 139.691667))
>>> tokyo.population
36.933
>>> tokyo.coordinates
(35.689722, 139.691667)
>>> tokyo[1]
'JP'

>>> City._fields
('name', 'country', 'population', 'coordinates')
>>> LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long')
>>> delhi_data = ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, LatLong(28.613889, 77.208889))
>>> delhi = City._make(delhi_data)
>>> delhi._asdict()
OrderedDict([('name', 'Delhi NCR'), ('country', 'IN'), ('population', 21.935),
   ('coordinates', LatLong(lat=28.613889, long=77.208889))])
>>> for key, value in delhi._asdict().items():
  print(key + ':', value)
name: Delhi NCR
country: IN
population: 21.935
coordinates: LatLong(lat=28.613889, long=77.208889)

ChainMap

ChainMap可以用來(lái)合并多個(gè)字典。

>>> from collections import ChainMap
>>> d = ChainMap({'zebra': 'black'}, {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})
>>> d['lion'] = 'orange'
>>> d['snake'] = 'red'
>>> d
ChainMap({'lion': 'orange', 'zebra': 'black', 'snake': 'red'},
   {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})

>>> del d['lion']
>>> del d['elephant']
Traceback (most recent call last):
 File "/usr/lib/python3.5/collections/__init__.py", line 929, in __delitem__
 del self.maps[0][key]
KeyError: 'elephant'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/lib/python3.5/collections/__init__.py", line 931, in __delitem__
 raise KeyError('Key not found in the first mapping: {!r}'.format(key))
KeyError: "Key not found in the first mapping: 'elephant'"

從上面del['elephant']的報(bào)錯(cuò)信息可以看出來(lái)，對(duì)于改變鍵值的操作ChainMap只會(huì)在第一個(gè)字典self.maps[0][key]進(jìn)行查找，新增加的鍵值對(duì)也都會(huì)加入第一個(gè)字典，我們來(lái)改進(jìn)一下ChainMap解決這個(gè)問(wèn)題：

class DeepChainMap(ChainMap):
 'Variant of ChainMap that allows direct updates to inner scopes'
 def __setitem__(self, key, value):
  for mapping in self.maps:
   if key in mapping:
    mapping[key] = value
    return
  self.maps[0][key] = value
 def __delitem__(self, key):
  for mapping in self.maps:
   if key in mapping:
    del mapping[key]
    return
  raise KeyError(key)
>>> d = DeepChainMap({'zebra': 'black'}, {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})
>>> d['lion'] = 'orange'   # update an existing key two levels down
>>> d['snake'] = 'red'   # new keys get added to the topmost dict
>>> del d['elephant']   # remove an existing key one level down
DeepChainMap({'zebra': 'black', 'snake': 'red'}, {}, {'lion': 'orange'})

可以使用new_child來(lái)deepcopy一個(gè)ChainMap：

>>> from collections import ChainMap
>>> a = {'a': 'A', 'c': 'C'}
>>> b = {'b': 'B', 'c': 'D'}
>>> m = ChainMap({'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'})
>>> m
ChainMap({'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'})
>>> m['c']
'C'
>>> m.maps
[{'c': 'C', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'}]
>>> a['c'] = 'E'
>>> m['c']
'E'
>>> m
ChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})

>>> m2 = m.new_child()
>>> m2['c'] = 'f'
>>> m2
ChainMap({'c': 'f'}, {'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})
>>> m
ChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})
>>> m2.parents
ChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})

UserDict

下面我們來(lái)改進(jìn)一下字典，查詢字典的時(shí)候?qū)ey轉(zhuǎn)換為str的形式：

class StrKeyDict0(dict):
 def __missing__(self, key):
  if isinstance(key, str):
   raise KeyError(key)
  return self[str(key)]
 def get(self, key, default=None):
  try:
   return self[key]
  except KeyError:
   return default
 def __contains__(self, key):
  return key in self.keys() or str(key) in self.keys()

解釋一下上面這段程序：

在__missing__中isinstance(key, str)是必須要的，請(qǐng)思考一下為什么？因?yàn)榧僭O(shè)一個(gè)key不存在的話，這會(huì)造成infinite recursion，self[str(key)]會(huì)再次調(diào)用__getitem__。
__contains__也是必須實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)閗 in d的時(shí)候會(huì)進(jìn)行調(diào)用，但是注意即使查找失敗它也不會(huì)調(diào)用__missing__。關(guān)于__contains__還有一個(gè)細(xì)節(jié)就是：我們并沒(méi)有使用k in my_dict，因?yàn)?code>str(key) in self的形式，因?yàn)檫@會(huì)造成遞歸調(diào)用__contains__。

這里還強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，在Python2.x中dict.keys()會(huì)返回一個(gè)list，這意味著k in my_list必須遍歷list。在Python3.x中針對(duì)dict.keys()做了優(yōu)化，性能更高，它會(huì)返回一個(gè)view如同set一樣，詳情參考官方文檔。

上面這個(gè)例子可以用UserDict改寫，并且將所有的key都以str的形式存儲(chǔ)，而且這種寫法更加常用簡(jiǎn)潔：

import collections
class StrKeyDict(collections.UserDict):
 def __missing__(self, key):
  if isinstance(key, str):
   raise KeyError(key)
  return self[str(key)]
 def __contains__(self, key):
  return str(key) in self.data
 def __setitem__(self, key, item):
  self.data[str(key)] = item

UserDict是MutableMapping和Mapping的子類，它繼承了MutableMapping.update和Mapping.get兩個(gè)重要的方法，所以上面我們并沒(méi)有重寫get方法，可以在源碼中看到它的實(shí)現(xiàn)和我們上面的實(shí)現(xiàn)是差不多的。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家學(xué)習(xí)或者工作能帶來(lái)一定的幫助，如果有疑問(wèn)大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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