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Python collections模塊的使用技巧

 更新時(shí)間:2021年04月30日 11:41:34   作者:大江狗  
Python的最大優(yōu)勢(shì)之一是其廣泛的模塊和軟件包。這將Python的功能擴(kuò)展到許多受歡迎的領(lǐng)域,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和Web開(kāi)發(fā)等, 其中最好的模塊之一是Python的內(nèi)置collections 模塊。

一般來(lái)講,python的collections是用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集合(比如列表list, 字典dict, 元組tuple和集合set)的容器。這些容器內(nèi)置在Python中,可以直接使用。該collections模塊提供了額外的,高性能的數(shù)據(jù)類型,可以增強(qiáng)你的代碼,使事情變得更清潔,更容易。

讓我們看一看關(guān)于集合模塊最受歡迎的數(shù)據(jù)類型以及如何使用它們的教程!

Counter

Counter()是字典對(duì)象的子類。Counter()可接收一個(gè)可迭代遍歷的對(duì)象(例如字符串、列表或元組)作為參數(shù),并返回計(jì)數(shù)器字典。字典的鍵將是可遍歷對(duì)象中的唯一元素,每個(gè)鍵的值將是可迭代對(duì)象中的每個(gè)唯一元素對(duì)應(yīng)的計(jì)數(shù)。

首先,讓我們先從collections模塊導(dǎo)入Counter這個(gè)數(shù)據(jù)類型:

from collections import Counter

要?jiǎng)?chuàng)建Counter對(duì)象,就像將其分配給其他任何對(duì)象類一樣,將其分配給變量。您唯一要確保的是傳遞給它的參數(shù)是可迭代的對(duì)象。

lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = Counter(lst)

我們可以使用簡(jiǎn)單的打印功能比如print(counter)來(lái)查看我們獲得的新的對(duì)象,它看起來(lái)像個(gè)字典,如下所示:

Conter ({1:7,2:2:5,3:3})

您可以使用鍵值key訪問(wèn)任何計(jì)數(shù)器條目,如下所示。這與從標(biāo)準(zhǔn)Python字典中提取元素的方式完全相同。

lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = Counter(lst)
print(counter[1]) # 返回7。1的數(shù)量有7個(gè)

most_common()函數(shù)

到目前為止,Counter對(duì)象最有用的功能是most_common()函數(shù)。將其應(yīng)用于Counter對(duì)象時(shí),它將返回N個(gè)最常見(jiàn)元素及其計(jì)數(shù)的列表,按從最常見(jiàn)到最不常見(jiàn)的順序排列。

lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = Counter(lst)
print(counter.most_common(2)) # 返回最常見(jiàn)兩個(gè)元素及其計(jì)數(shù)

上面的代碼打印出以下元組列表:

[(1,7),(2,5)]

每個(gè)元組的第一個(gè)元素是列表中的唯一原始,每個(gè)元組的第二個(gè)元素是計(jì)數(shù)。這是一種快速簡(jiǎn)便的方法,實(shí)現(xiàn)比如“獲取列表中最常見(jiàn)的3個(gè)元素及其計(jì)數(shù)”的功能。

要了解有關(guān)Counter功能的更多信息,請(qǐng)查閱官方文檔。

defaultdict

defaultdict工作起來(lái)完全像一個(gè)普通的Python字典,但它有額外的獎(jiǎng)勵(lì)。當(dāng)您試圖訪問(wèn)一個(gè)不存在的鍵,它不會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤,而是使用不存在的鍵創(chuàng)建新的key,其對(duì)應(yīng)的默認(rèn)值是根據(jù)創(chuàng)建defaultdict對(duì)象時(shí)作為參數(shù)傳遞的數(shù)據(jù)類型自動(dòng)設(shè)置的。請(qǐng)看下面的代碼作為示例。

from collections import defaultdict

names_dict = defaultdict(int)
names_dict["Bob"] = 1
names_dict["Katie"] = 2
sara_number = names_dict["Sara"]
print(names_dict)

在上面的示例中,int作為默認(rèn)初始化值傳遞給我們的defaultdict對(duì)象。接下來(lái),為每個(gè)鍵"Bob"和"Katie"賦值。但是在最后一行,我們嘗試訪問(wèn)一個(gè)尚未定義的鍵,即“ Sara”的鍵。

在普通字典中,這將引發(fā)錯(cuò)誤。使用defaultdict后不再報(bào)錯(cuò),而是自動(dòng)以"Sara"創(chuàng)建一個(gè)新鍵key,其初始化值為0,是因?yàn)槲覀冎付薸nt數(shù)據(jù)類型作為初始化值。

因此,最后一行打印出具有所有3個(gè)名稱和相應(yīng)值的字典。

defaultdict(<class 'int'>, {'Bob': 1, 'Katie': 2, 'Sara': 0})

如果要將設(shè)置列表類型數(shù)據(jù)做為一個(gè)key的初始化值,我們只需設(shè)置names_dict = defaultdict(list),此時(shí)“Sara”將使用空列表初始化[]。此時(shí)打印結(jié)果如下所示:

defaultdict(<class 'int'>, {'Bob': 1, 'Katie': 2, 'Sara': []})

要了解有關(guān)defaultdict功能的更多信息,請(qǐng)查閱官方文檔。

deque

deque隊(duì)列是在計(jì)算機(jī)科學(xué)里最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),遵循先入先出(FIFO)的原理。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),這意味著添加到隊(duì)列中的第一個(gè)對(duì)象也必須是要?jiǎng)h除的第一個(gè)對(duì)象。我們只能在隊(duì)列的前面插入內(nèi)容,而只能從隊(duì)列的后面刪除內(nèi)容,而隊(duì)列中間沒(méi)有任何動(dòng)作。

collections模塊提供的deque對(duì)象是能實(shí)現(xiàn)隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化版本。該功能的主要特色是能夠保持隊(duì)列的大小,即如果將隊(duì)列的最大長(zhǎng)度設(shè)置為10,則將deque根據(jù)FIFO原理添加和刪除元素以保持最大長(zhǎng)度始終為10。這是到目前為止,Python中隊(duì)列的最佳實(shí)現(xiàn)。

讓我們從一個(gè)例子開(kāi)始。我們將創(chuàng)建一個(gè)deque對(duì)象,然后使用從1到10的整數(shù)進(jìn)行初始化。

from collections import deque

my_queue = deque(maxlen=10)

for i in range(10):
    my_queue.append(i+1)

print(my_queue)

在上面的代碼中,我們首先初始化deque,指定我們希望它始終保持最大長(zhǎng)度為10。其次,當(dāng)我們通過(guò)循環(huán)將值插入到隊(duì)列中時(shí)。注意,填充隊(duì)列的功能與使用常規(guī)Python列表的方式完全相同。最后,我們打印出結(jié)果。

deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen=10)

由于隊(duì)列中有一個(gè)maxlen=10,并且循環(huán)中添加了10個(gè)元素,因此隊(duì)列中包含了從1到10的所有數(shù)字?,F(xiàn)在,讓我們看看添加更多數(shù)字時(shí)會(huì)發(fā)生什么。

for i in range(10, 15):
    my_queue.append(i+1)

print(my_queue)

在上面的代碼中,我們?cè)陉?duì)列中添加了另外5個(gè)元素,數(shù)字從11到15。但是我們的隊(duì)列只有一個(gè),且maxlen=10。因此必須刪除一些元素,才能插入新的元素。由于隊(duì)列必須遵循FIFO原則,因此它將刪除最先插入隊(duì)列中的前5個(gè)元素,即[1、2、3、4、5]。打印語(yǔ)句的結(jié)果如下:

deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen=10)

要了解有關(guān)該功能的更多信息deque,請(qǐng)查閱官方文檔。

namedtuple

在Python中創(chuàng)建常規(guī)元組時(shí),其元素是通用的且未命名,這迫使您記住每個(gè)元組元素的確切索引??梢允褂镁呙Mnamedtuple來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

該namedtuple()返回與用于所述元組中的每個(gè)位置和一個(gè)通用名固定名稱的元組namedtuple對(duì)象。要使用namedtuple,請(qǐng)先為其創(chuàng)建一個(gè)模板。下面的代碼創(chuàng)建一個(gè)namedtuple名為Person的模板,其屬性為name,age和job。

from collections import namedtuple

Person = namedtuple('Person', 'name age job')

創(chuàng)建模板后,您可以使用它來(lái)創(chuàng)建namedtuple對(duì)象。讓我們使用Person模板為2個(gè)人創(chuàng)建2個(gè)namedtuple對(duì)象,并打印它們。

Person = namedtuple('Person', 'name age job')

Mike = Person(name='Mike', age=30, job='Data Scientist')
Kate = Person(name="Kate", age=28, job='Project Manager')

print(Mike)
print(Kate)

上面的代碼非常簡(jiǎn)單。我們使用namedtuple 模板的所有屬性來(lái)初始化“人員” ,以后可以直接使用Mike或Kate使用元組元素,而不用再使用索引了。上面的打印語(yǔ)句將給出以下結(jié)果:

Person(name='Mike', age=30, job='Data Scientist')
Person(name='Kate', age=28, job='Project Manager')

因此,namedtuple能夠更容易地使用,更合適元組對(duì)象的組織,可讀性也更強(qiáng)。

要了解更多關(guān)于namedtuple的功能,請(qǐng)查閱官方文檔。

OrderedDict

由于原文未介紹collections模塊中的有序字典結(jié)構(gòu)而OrderedDict又非常重要,這部分由大江狗手動(dòng)新增。

在Python 3.5及以前之前版本,Python的字典dict是無(wú)序的。如果先鍵值A(chǔ)先插入字典,鍵值B后插入字典,但是當(dāng)你打印字典的Keys列表時(shí),你會(huì)發(fā)現(xiàn)B可能在A的前面。對(duì)于無(wú)序字典,每次打印字典時(shí)每次顯示元素的順序都不一樣。如果你的Python版本較老,需要借助collections模塊提供的OrderedDict實(shí)現(xiàn)有序字典。

OrderedDict類似于正常的字典,只是它記住了元素插入的順序。當(dāng)對(duì)有序的詞字典上迭代時(shí),返回元素的順序是按第一次添加元素的順序進(jìn)行。當(dāng)元素刪除時(shí),排好序的詞典保持著排序的順序;但是當(dāng)新元素添加時(shí),就會(huì)被添加到末尾。

OrderedDict實(shí)現(xiàn)方式如下:

dd = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
#按key排序
od_by_key = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(), key=lambda t: t[0]))
print(od_by_key)
#按照value排序
od_by_value = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(),key=lambda t:t[1]))
print(od_by_value)
#輸出
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])

Python collections模塊的知識(shí),你學(xué)到了嗎?

以上就是Python collections模塊的使用的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python collections模塊的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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