python集合模块-------collections

梦里梦外; 2022-02-19 02:07 232阅读 0赞

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

**目录**

1.namedtuple

2.deque

3.defaultdict

4.OrderedDict

5.ChainMap

6.conuter

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# 1.namedtuple #

`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，并可以用属性或者索引来引用`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。同时，namedtuple生成的类型可以直接调用\_asdict()方法转换成字典。

示例

from collections import namedtuple
    Point = namedtuple('point',['x','y'])
    p = Point(10,20)
    print(p,p[0],p[1],p.x,p.y)
    d = p._asdict()  
    print(d,d['x'],d['y'])

# 2.deque #

deque就是双端队列，可以很方便的在头尾插入或者删除元素。（注意：创建双端队列时可以通过maxlen参数指定队列的容量，不指定的话默认可以无限增长）

示例

from collections import namedtuple,deque
    x = deque([3,4],maxlen=5)       #创建容量为5的队列,内容为[3,4]的队列
    x.extend([5])                  #在队列右边扩展一个数5，此时队列变为[3,4,5]
    
    x.extendleft([2,1])             #在队列左边扩展元素[1,2],此时队列变为[1,2,3,4,5];想想为什么不是extendleft([1,2])   
    print(x)

# 3.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。`

`创建defaultdict时需要传给他一个默认参数，这个参数要求为函数（也可以是int，list等类型）或者lambda表达式，但不能直接传入一个值，建议用lambda表达式。`

d = defaultdict(lambda:'0')  #默认值为0
    d['x'] = 10
    print(d['x'],d['y'])

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# 4.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**。`OrderedDict`的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序。**

`OrderedDict` 内部维护着一个根据键插入顺序排序的双向链表。每次当一个新的元素插入进来的时候， 它会被放到链表的尾部。对于一个已经存在的键的重复赋值不会改变键的顺序。

需要注意的是，一个 `OrderedDict` 的大小是一个普通字典的两倍，因为它内部维护着另外一个链表。 所以如果你要构建一个需要大量 `OrderedDict` 实例的数据结构的时候（比如读取 100,000 行 CSV 数据到一个 `OrderedDict` 列表中去）， 那么你就得仔细权衡一下是否使用 `OrderedDict` 带来的好处要大过额外内存消耗的影响。

from collections import OrderedDict
    
    od = OrderedDict([('a', 1), ('c', 2), ('b', 3)])

# 5.ChainMap #

`  ChainMap`可以把一组`dict`串起来并组成一个逻辑上的`dict`。`ChainMap`本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。什么时候使用？我们需要在字典1中查询一个变量，如果找不到就去字典2里面查找等等这种情况

from collections import ChainMap
    
    dict1 = {'color': 'red','user': 'guest'}
    dict2 = {'color': 'blue','user': 'root'}
    dict3 = {'color': 'black','user': 'admib'}
    
    combined = ChainMap(dict1,dict2,dict3)
    print(combined['color'])
    
    print(combined['user'])

# 6.conuter #

`Counter`是一个简单的计数器，其实就是默认值为0的一个字典子类。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
    print(c)

高级示例：

from collections import Counter
    words = [
        'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
        'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
        'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
        'my', 'eyes', "you're", 'under'
    ]
    
    word_counts = Counter(words)
    # 出现频率最高的3个单词
    top_three = word_counts.most_common(3)
    print(top_three)
    # Outputs [('eyes', 8), ('the', 5), ('look', 4)]

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