python進階collections標(biāo)準(zhǔn)庫使用示例詳解
前言
這個模塊實現(xiàn)了特定目標(biāo)的容器，以提供Python標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)建容器dict,list,set, 和tuple的替代選擇。
這個模塊提供了以下幾個函數(shù)
| 函數(shù) | 作用 |
|---|---|
| namedtuple() | 創(chuàng)建命名元組子類的工廠函數(shù) |
| deque | 類似列表(list)的容器，實現(xiàn)了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) |
| ChainMap | 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖里面 |
| Counter | 字典的子類，提供了可哈希對象的計數(shù)功能 |
| OrderedDict | 字典的子類，保存了他們被添加的順序 |
| defaultdict | 字典的子類，提供了一個工廠函數(shù)，為字典查詢提供一個默認(rèn)值 |
| UserDict | 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 |
| UserList | 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 |
| UserString | 封裝了字符串對象，簡化了字符串子類化 |
namedtuple
namedtuple的由來
因為元組的局限性：不能為元組內(nèi)部的數(shù)據(jù)進行命名，所以往往我們并不知道一個元組所要表達的意義，所以引入namedtuple這個工廠函數(shù)，來構(gòu)造一個帶字段名的元組。namedtuple繼承自tuple類
命名元組賦予每個位置一個含義，提供可讀性。它們可以用于任何普通元組，并添加了通過名字獲取值的能力，通過索引值也是可以的。
namedtuple的格式
collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)
typename: 返回一個新的元組子類，名為typename。這個新的子類用于創(chuàng)建類元組的對象，可以通過字段名來獲取屬性值，同樣也可以通過索引和迭代獲取值。field_names: 像['x', 'y'] 一樣的字符串序列。另外field_names可以是一個純字符串，用空白或逗號分隔開元素名，比如 'x y' 或者 'x, y' 。rename=False: 如果rename為true，無效字段名會自動轉(zhuǎn)換成_+索引值，比如 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 轉(zhuǎn)換成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] ， 消除關(guān)鍵詞def和重復(fù)字段名abc。default=None: defaults 可以為 None 或者是一個默認(rèn)值的 iterable 。default默認(rèn)值賦值跟我們平常的默認(rèn)值相反，default默認(rèn)值是從最右邊開始，比如field_names中提供了3個字段['x', 'y', 'z']，default默認(rèn)值設(shè)置為(1, 2)，那么我們必須為x指定1個值，y默認(rèn)值為1，z默認(rèn)值為2module=None: 如果 module 值有定義，命名元組的module屬性值就被設(shè)置。
namedtuple聲明以及實例化
我們首先創(chuàng)建一個User類，定義3個字段name、age、height，并給age設(shè)置默認(rèn)值為18，給height設(shè)置了默認(rèn)值180
User = namedtuple('User', ['name', 'age', 'height'], defaults=(18, 180))
print(User.__mro__)我們查看結(jié)果
(<class '__main__.User'>, <class 'tuple'>, <class 'object'>)
可以看到我們聲明的User類是繼承于tuple，接下來我們創(chuàng)建實例
user1 = User(name='jkc') user2 = User(name='jkc2', age=20, height=198) print(user1) print(user2) print(user1.name) print(user2.age)
運行結(jié)果為
User(name='jkc', age=18, height=180)
User(name='jkc2', age=20, height=198)
jkc
20
namedtuple的方法和屬性
命名元組還支持三個額外的方法和兩個屬性。為了防止字段名沖突，方法和屬性以下劃線開始。_make(iterable)類方法從存在的序列或迭代實例創(chuàng)建一個新實例。
>>> t = ['jkc3', 25, 190] >>> User._make(t) User(name='jkc3', age=25, height=190)
_asdict()返回一個新的 dict ，它將字段名稱映射到它們對應(yīng)的值
>>> user4 = User(name='jkc4', age=28, height=200)
>>> user4._asdict()
{'name': 'jkc4', 'age': 28, 'height': 200}_replace(**kwargs)返回一個新的命名元組實例，并將指定域替換為新的值
>>> user5 = User(name='jkc5', age=30, height=210) >>> user5._replace(age=18) User(name='jkc5', age=30, height=210)
_fields字符串元組列出了字段名。用于提醒和從現(xiàn)有元組創(chuàng)建一個新的命名元組類型
>>> user5._fields
('name', 'age', 'height')_field_defaults字典將字段名稱映射到默認(rèn)值。
>>> User._field_defaults
{'name': 'jkc', 'age': 18, 'height': 180}轉(zhuǎn)換一個字典到命名元組，使用 ** 兩星操作符
>>> d = {'name': 'jkc6', 'age': 18, 'height': 180}
>>> User(**d)
User(name='jkc6', age=18, height=180)OrderedDict
有序字典就像常規(guī)字典一樣，但有一些與排序操作相關(guān)的額外功能。由于內(nèi)置的dict類獲得了記住插入順序的能力（在Python 3.7中保證了這種新行為），它們變得不那么重要了。
與dict類的區(qū)別
- 常規(guī)的
dict被設(shè)計為非常擅長映射操作。 跟蹤插入順序是次要的 OrderedDict擅長重新排序操作。 空間效率、迭代速度和更新操作的性能是次要的。- 算法上，
OrderedDict可以比dict更好地處理頻繁的重新排序操作。 這使其適用于跟蹤最近的訪問（例如在 LRU cache 中）。 - 對于
OrderedDict，相等操作檢查匹配順序。 OrderedDict類的popitem()方法有不同的簽名。它接受一個可選參數(shù)來指定彈出哪個元素。OrderedDict類有一個move_to_end()方法，可以有效地將元素移動到任一端。- Python 3.8之前， dict 缺少
__reversed__()方法。
popitem(last=True)
有序字典的popitem()方法移除并返回一個(key, value)鍵值對。 如果last值為真，則按LIFO后進先出的順序返回鍵值對，否則就按FIFO先進先出的順序返回鍵值對。
from collections import OrderedDict
d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
print(f'原始的有序字典: dtqc2zg')
print('被刪除的鍵值對是: ', d.popitem(last=True)) # 后進先出
print(f'被刪除后的有序字典: o2xekiu')
# 結(jié)果
原始的有序字典: OrderedDict([('status', 200), ('message', 'success')])
被刪除的鍵值對是: ('message', 'success')
被刪除后的有序字典: OrderedDict([('status', 200)])from collections import OrderedDict
d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
print(f'原始的有序字典: m2ma2du')
print('被刪除的鍵值對是: ', d.popitem(last=False)) # 先進先出
print(f'被刪除后的有序字典: jgyvtfc')
# 結(jié)果
原始的有序字典: OrderedDict([('status', 200), ('message', 'success')])
被刪除的鍵值對是: ('status', 200)
被刪除后的有序字典: OrderedDict([('message', 'success')])move_to_end(key, last=True)
將現(xiàn)有key移動到有序字典的任一端。 如果last為真值（默認(rèn)）則將元素移至末尾；如果last為假值則將元素移至開頭。如果key不存在則會觸發(fā)KeyError:
d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
d.move_to_end('status', last=True)
print('移動后的字典: ', d)
d.move_to_end('status', last=False)
print('移動后的字典', d)
# 結(jié)果
移動后的字典: OrderedDict([('message', 'success'), ('status', 200)])
移動后的字典: OrderedDict([('status', 200), ('message', 'success')])支持reversed
相對于通常的映射方法，有序字典還另外提供了逆序迭代的支持，通過reversed()。
d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
print({key: value for key, value in reversed(d.items())})
# 結(jié)果
{'message': 'success', 'status': 200}相等測試敏感
OrderedDict之間的相等測試是順序敏感的
d1 = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
d2 = OrderedDict({'message': 'success', 'status': 200})
d3 = {'status': 200, 'message': 'success'}
d4 = {'message': 'success', 'status': 200}
print('OrderedDict之間的比較結(jié)果: ', d1 == d2)
print('dict之間的比較結(jié)果: ', d3 == d4)
print('OrderedDict與dict的比較結(jié)果: ', d1 == d3 == d4)
# 結(jié)果
OrderedDict之間的比較結(jié)果: False
dict之間的比較結(jié)果: True
OrderedDict與dict的比較結(jié)果: Truedefaultdict
返回一個新的類似字典的對象。defaultdict是內(nèi)置dict類的子類。它重載了一個方法并添加了一個可寫的實例變量。其余的功能與dict類相同
defaultdict的作用我們看名字就知道defaultdict的作用是為字典提供一個默認(rèn)的值，我們正常情況下訪問一個字典的key，如果字典中沒有這個key會報錯
>>> dict1 = {}
>>> dict1['name']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
dict1['name']
KeyError: 'name'
>>>此時我們就可以使用defaultdict，它包含一個名為default_factory的屬性，構(gòu)造時，第一個參數(shù)用于為該屬性提供初始值，默認(rèn)為None。
這個default_factory可以是list、set、str，也可以是自定義的函數(shù)，作用是當(dāng)key不存在時，返回的是工廠函數(shù)的默認(rèn)值，比如list對應(yīng)[ ]，str對應(yīng)的是空字符串，set對應(yīng)set( )，int對應(yīng)0
dict1 = defaultdict(int) dict2 = defaultdict(set) dict3 = defaultdict(str) dict4 = defaultdict(list) print(dict1['name']) print(dict2['name']) print(dict3['name']) print(dict4['name'])
輸出
0
set()[]
小例子1
使用list作為default_factory，我們可以很輕松地將（鍵-值對組成的）序列轉(zhuǎn)換為（鍵-列表組成的）字典：
>>> 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])]小例子2
設(shè)置default_factory為int，使defaultdict用于計數(shù)
>>> s = 'aiibiicii'
>>> d = defaultdict(int)
>>> for k in s:
d[k] += 1
>>> sorted(d.items())
[('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('i', 6)]小例子3
如果你需要自己定義一個返回值，你可以創(chuàng)建1個函數(shù)，設(shè)置自定義的返回值
def constant_factory(value):
return lambda: value
d = defaultdict(constant_factory('success'))
d.update(status=200)
var = d['message']
print(sorted(d.items()))
# 輸出
[('message', 'success'), ('status', 200)]Counter對象
它一個計數(shù)器工具提供快速和方便的計數(shù)。
它是dict的子類，用于計數(shù)可哈希對象。它是一個集合，元素像字典鍵(key)一樣存儲，它們的計數(shù)存儲為值。計數(shù)可以是任何整數(shù)值，包括0和負數(shù)。
創(chuàng)建方式
元素從一個iterable被計數(shù)或從其他的mapping (or counter)初始化：
c = Counter() # a new, empty counter
c = Counter('gallahad') # a new counter from an iterable
c = Counter({'red': 4, 'blue': 2}) # a new counter from a mapping
c = Counter(cats=4, dogs=8) # a new counter from keyword args如果引用的鍵沒有任何記錄，就返回一個0，而不是彈出一個 KeyError
>>> c = Counter(['eggs', 'ham']) >>> c['bacon'] 0
作為dict的子類，Counter繼承了記住插入順序的功能。Counter對象進行數(shù)學(xué)運算時同樣會保持順序。 結(jié)果會先按每個元素在運算符左邊的出現(xiàn)時間排序，然后再按其在運算符右邊的出現(xiàn)時間排序。
elements()
返回一個迭代器，其中每個元素將重復(fù)出現(xiàn)計數(shù)值所指定次。 元素會按首次出現(xiàn)的順序返回。 如果一個元素的計數(shù)值小于一，elements()將會忽略它。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
most_common([n])
返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現(xiàn)次數(shù)，按常見程度由高到低排序。 如果n被省略或為None，most_common()將返回計數(shù)器中的所有元素。 計數(shù)值相等的元素按首次出現(xiàn)的順序排序：
>>> Counter('abracadabra').most_common()
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2), ('c', 1), ('d', 1)]
>>> Counter('abracadabra').most_common(2)
[('a', 5), ('b', 2)]應(yīng)用場景
Counter對象一般有以下兩種應(yīng)用場景
1. 統(tǒng)計單詞在列表中的出現(xiàn)次數(shù)
>>> count = Counter()
>>> list1 = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
>>> for word in list1:
count[word] += 1
>>> count
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})count[word]因為沒有在Counter對象中，所以默認(rèn)情況下會給他賦值為0，因此可以統(tǒng)計出單詞出現(xiàn)的次數(shù)
2. 找出文件中最常見的十個單詞
>>> import re
>>> words = re.findall(r'\w+', open('log.txt').read().lower())
>>> Counter(words).most_common(10)
[('the', 1180), ('and', 822), ('to', 810), ('of', 799), ('i', 688),
('you', 510), ('a', 508), ('my', 500), ('yes', 406), ('in', 318)]deque([iterable[, maxlen]])
返回一個新的雙向隊列對象，從左到右初始化(用方法 append()) ，從iterable（迭代對象) 數(shù)據(jù)創(chuàng)建。如果 iterable 沒有指定，新隊列為空。
Deque隊列是由棧或者queue隊列生成的。Deque 支持線程安全，內(nèi)存高效添加(append)和彈出(pop)，從兩端都可以，兩個方向的大概開銷都是 O(1) 復(fù)雜度。
雖然list對象也支持類似操作，不過這里優(yōu)化了定長操作和pop(0)和insert(0, v)的開銷。它們引起O(n)內(nèi)存移動的操作，改變底層數(shù)據(jù)表達的大小和位置。
如果maxlen沒有指定或者是None，deques可以增長到任意長度。否則，deque就限定到指定最大長度。一旦限定長度的deque滿了，當(dāng)新項加入時，同樣數(shù)量的項就從另一端彈出。
deque的方法
雙向隊列(deque)對象支持很多方法，大部分方法list都有
| 方法名 | 作用 |
|---|---|
| append(x) | 添加 x 到右端 |
| appendleft(x) | 添加 x 到左端 |
| clear() | 移除所有元素，使其長度為0 |
| copy() | 創(chuàng)建一份淺拷貝 |
| count(x) | 計算 deque 中元素等于 x 的個數(shù) |
| extend(iterable) | 擴展deque的右側(cè)，通過添加iterable參數(shù)中的元素 |
| extendleft(iterable) | 擴展deque的左側(cè)，通過添加iterable參數(shù)中的元素。注意，左添加時，在結(jié)果中iterable參數(shù)中的順序?qū)⒈环催^來添加 |
| index(x[, start[, stop]]) | 返回 x 在 deque 中的位置（在索引 start 之后，索引 stop 之前）。 返回第一個匹配項，如果未找到則引發(fā) ValueError |
| insert(i, x) | 在位置 i 插入 x，如果插入會導(dǎo)致一個限長 deque 超出長度 maxlen 的話，就引發(fā)一個 IndexError。 |
| pop() | 移去并且返回一個元素，deque 最右側(cè)的那一個。 如果沒有元素的話，就引發(fā)一個 IndexError |
| popleft() | 移去并且返回一個元素，deque 最左側(cè)的那一個。 如果沒有元素的話，就引發(fā) IndexError |
| remove(value) | 移除找到的第一個 value。 如果沒有的話就引發(fā) ValueError |
| reverse() | 將deque逆序排列。返回 None 。 |
| rotate(n=1) | 向右循環(huán)移動 n 步。 如果 n 是負數(shù)，就向左循環(huán)。如果deque不是空的，向右循環(huán)移動一步就等價于d.appendleft(d.pop())， 向左循環(huán)一步就等價于d.append(d.popleft())。 |
| maxlen | Deque的最大尺寸，如果沒有限定的話就是 None |
deque 用法
① linux下查看最新日志的命令是：tail -n 2 test.log，deque也可以實現(xiàn)同樣的功能
def tail(filename, n=10):
with open(filename) as f:
return deque(f, n)② 維護一個近期添加元素的序列，通過從右邊添加和從左邊彈出
def moving_average(iterable, n=3):
# moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0
# http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
it = iter(iterable)
d = deque(itertools.islice(it, n-1))
d.appendleft(0)
s = sum(d)
for elem in it:
s += elem - d.popleft()
d.append(elem)
yield s / n以上就是python進階collections標(biāo)準(zhǔn)庫使用示例詳解的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python collections標(biāo)準(zhǔn)庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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