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小白的Python 学习笔记(七)神奇宝藏 Collections

yaozeliang • 3 月前 • 31 次点击  
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小白的Python 学习笔记(七)神奇宝藏 Collections

神奇的collections

大家好,今天想简单总结一下Python里一个非常棒的模快:Collections

该模块实现了专门的容器数据类型,为Python的通用内置容器提供了替代方案,如果对源码感兴趣的朋友们可以在 Lib/collections/init.py 路径下找到

基于我目前的学习经验,以下几种类型用的很多:

名称 简单解释
defaultdict dict子类调用工厂函数来提供缺失值
counter 用于计算可哈希对象的dict子类
deque 类似于列表的容器,可以从两端操作
namedtuple 用于创建具有命名字段的tuple子类的工厂函数
OrderedDict 记录输入顺序的dict

如果你和我一样也是小白,看到什么工厂函数,可哈希对象,容器这些词汇不要慌,我第一次看是懵逼并直接跳过的,然而后来发现根本不需要太理解,如果大家感兴趣可以自己去查询,我主要通过大量实例来一个个理解

defaultdict

基础概念

“defaultdict”是在名为“collections”的模块中定义的容器。它需要一个函数(默认工厂)作为其参数。默认情况下设置为“int”,即0.如果键不存在则为defaultdict,并返回并显示默认值。

我用人话解释一下: 其实就是一个查不到key值时不会报错的dict

应用实例

首先我们来看一个用正常dict的例子,如果我们创建了一个叫person的字典,里面存储的key值为name,age,如果这时候尝试调用person['city'],会抛出KeyError错误,因为没有city这个键值:

person = {'name':'xiaobai','age':18}
print ("The value of key  'name' is : ",person['name'])
print ("The value of key  'city' is : ",person['city'])

Out: The value of key  'name' is :  xiaobai
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\E560\Desktop\test.py", line 17, in <module>
    print ("The value of key  'city' is : ",person['city'])
KeyError: 'city'

复制代码

现在如果我们用defaultdict再试试呢?

from collections import defaultdict
person = defaultdict(lambda : 'Key Not found') # 初始默认所有key对应的value均为‘Key Not Found’

person['name'] = 'xiaobai'
person['age'] = 18

print ("The value of key  'name' is : ",person['name'])
print ("The value of key  'adress' is : ",person['city'])

Out:The value of key  'name' is :  xiaobai
     The value of key  'adress' is :  Key Not found
复制代码

这次没有问题了,其实最根本的原因在于当我们创建defaultdict时,首先传递的参数是所有key的默认value值,之后我们添加name,age进去的时候才会有所改变,当我们最终查询时,如果key存在,那就输出对应的value值,如果不存在,就会输出我们事先规定好的值‘Key Not Found’

除此之外,因为我们在创建defaultdict时,传参为所有key默认value值,因此利用这一特性,我们还可以实现其他功能,比如:

from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
d['person'].append("xiaobai")
d['city'].append("paris")
d['person'].append("student")

for i in d.items():
    print(i)

Out: ('person', ['xiaobai', 'student'])
     ('city', ['paris'])

复制代码

一个道理,我们默认所有key对应的是一个list,自然就可以在赋值时使用list的append方法了。再比如下面这个例子:

from collections import defaultdict
food = (
    ('jack', 'milk'),
    ('Ann', 'fruits'),
    ('Arham', 'ham'),
    ('Ann', 'soda'),
    ('jack', 'dumplings'),
    ('Ahmed', 'fried chicken'),
)

favourite_food = defaultdict(list)

for n, f in food:
    favourite_food[n].append(f)

print(favourite_food)

Out:defaultdict(<class 'list'>, 
{'jack': ['milk', 'dumplings'], 
'Ann': ['fruits', 'soda'], 
'Arham': ['ham'], 
'Ahmed': ['fried chicken']})
复制代码

道理和上面差不多,这里大家可以自己拓展,展开想象,相信可能在某个时刻一定可以用的上defaultdict

counter

基础概念

Counter是dict的子类。因此,它是一个无序集合,其中元素及其各自的计数存储为字典。这相当于其他语言的bag或multiset。

我的理解就是一个计数器,返回一个字典,key就是出现的元素,value就是该元素出现的次数

应用实例

计数器没啥可说的,还能干啥,计数呗!

from collections import Counter
#计数list
count_list = Counter(['B','B','A','B','C','A','B','B','A','C'])  
print (count_list)

#计数tuple
count_tuple = Counter((2,2,2,3,1,3,1,1,1))  
print(count_tuple)

Out:Counter({'B': 5, 'A': 3, 'C': 2})
     Counter({1: 4, 2: 3, 3: 2})
复制代码

Counter一般不会用于dict和Set的计数,因为dict的key是唯一的,而Set本身就不能有重复元素

现在我们也可以直接把在defaultdict例子中用过food元组拿来计数:

from collections import Counter
food = (
    ('jack', 'milk'),
    ('Ann', 'fruits'),
    ('Arham', 'ham'),
    ('Ann', 'soda'),
    ('jack', 'dumplings'),
    ('Ahmed', 'fried chicken'),
)

favourite_food_count = Counter(n for n,f in food)  #统计name出现的次数
print


    
(favourite_food_count)

Out: Counter({'jack': 2, 'Ann': 2, 'Arham': 1, 'Ahmed': 1})

复制代码

deque

基础概念

在我们需要在容器两端的更快的添加和移除元素的情况下,可以使用deque. 我的个人理解是deque就是一个可以两头操作的容器,类似list但比列表速度更快

应用实例

deque的方法有很多,很多操作和list类似,也支持切片

from collections import deque
d = deque()
d.append(1)
d.append(2)
d.append(3)

print(len(d))
print(d[0])
print(d[-1])

Out: 3
     1
     3
复制代码

deque最大的特点在于我们可以从两端操作:

d = deque([i for i in range(5)])
print(len(d))
# Output: 5

d.popleft()   # 删除并返回最左端的元素
# Output: 0

d.pop()       # 删除并返回最右端的元素
# Output: 4

print(d)
# Output: deque([1, 2, 3])

d.append(100)  # 从最右端添加元素

d.appendleft(-100) # 从最左端添加元素

print(d)
# Output: deque([-100, 1, 2, 3, 100])

复制代码

除了这些deque的方法实在太多了,比如我再举几个常用的例子,首先我们定义一个deque时可以规定它的最大长度,deque和list一样也支持extend方法,方便列表拼接,但是deque提供双向操作:

from collections import deque
d = deque([1,2,3,4,5], maxlen=9)  #设置总长度不变
d.extendleft([0])  # 从左端添加一个list
d.extend([6,7,8])   # 从右端拓展一个list
print(d)

Out:deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=9)

复制代码

现在d已经有9个元素了,而我们规定的maxlen=9,这个时候如果我们从左边添加元素,会自动移除最右边的元素,反之也是一样:

d.append(100)
print(d)
d.appendleft(-100)
print(d)

Out: deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 100], maxlen=9)
     deque([-100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=9)
复制代码

deque还有很多其他的用法,大家根据各自的需要去自己寻宝吧!

namedtuple

基础概念

名称元组。大家一看名字就会感觉和tuple元组有关,没错,我认为它是元组的强化版 namedtuple可以将元组转换为方便的容器。使用namedtuple,我们不必使用整数索引来访问元组的成员。

我觉得可以把namedtuple 视为 不可变的 字典

应用****实例

首先,让我们先回顾一下普通元组是如何访问成员的:

person = ('xiaobai', 18)
print(person[0])

out:xiaobai
复制代码

现在我们看看namedtuple(名称元组)的强大之处:

from collections import namedtuple

Person = namedtuple('Person', 'name age city')        # 类似于定义class
xiaobai = Person(name="xiaobai", age=18, city="paris") # 类似于新建对象
print(xiaobai)

Out:Person(name='xiaobai', age=18, city='paris')

复制代码

我们创建namedtuple时非常像定义一个class,这里Person好比是类名,第二个参数就是namedtuple的值的名字了,我感觉很像class里的属性,不过这里不用加逗号分离,下面让我们看看如何访问namedtuple的成员:

print(xiaobai.name)
print(xiaobai.age)
print(xiaobai.city)

out:xiaobai
     18
     paris
复制代码

"爽啊,爽死了",郭德纲看到这里不禁赞叹

这种无限接近class调用属性的方式还是非常不错的,在一些实际场景很有用。 最后还有一点千万不要忘了,我们不能修改namedtuple里的值:

xiaobai.name = 'laobai'
Out:Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\E560\Desktop\test.py", line 5, in <module>
    xiaobai.name = 'laobai'
AttributeError: can't set attribute

复制代码

OrderedDict

基础概念

“OrderedDict” 本身就是一个dict,但是它的特别之处在于会记录插入dict的key和value的顺序

应用实例

from collections import OrderedDict
d = {}
d['a'] = 1
d['b'] = 2
d['c'] = 3
d['d'] = 4
print(d)

Out:{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}

复制代码

大家可以看到,这是一个普通的dict,因为无序,即使我们依次添加了a,b,c,d 四个键并赋予value,但是输出的顺序并不可控。OrderedDict的出现就是为了解决这个问题:

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d['a'] = 1
d['b'] = 2
d['c'] = 3
d['d'] = 4
print(d)

Out:OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])

复制代码

这回输出时好多了,因为会自动记录插入的顺序,同理,如果我们删除一个key, OrderedDict的顺序不会发生变化:

from collections import OrderedDict

print("Before deleting:\n")
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
od['d'] = 4

for key, value in od.items():
    print(key, value)

print("\nAfter deleting:\n")
od.pop('c')
for key, value in od.items():
    print(key, value)

print("\nAfter re-inserting:\n")
od['c'] = 3
for key, value in od.items():
    print(key, value) 
    

Out:Before deleting:

    ('a', 1)
    ('b', 2)
    ('c', 3)
    ('d', 4)
    
    After deleting:
    
    ('a', 1)
    ('b', 2)
    ('d', 4)
    
    After re-inserting:
    
    ('a', 1)
    ('b', 2)
    ('d', 4)
    ('c', 3)
复制代码

总结

今天为大家简单介绍了collections的一些基础容器类型,包括:

容器类型 特点
defaultdict 找不到Key不会报错的dict
counter 计数器,key为出现的元素,value为该元素出现的次数
deque 一个可以双向操作的list
namedtuple 用于创建具有命名字段的tuple
OrderedDict 记录key输入顺序的dict

我觉得把它们叫做宝藏感觉还是不过分的,因为这些容器在真实使用场景中非常有用,而且我发现很多教程不会提到,因此衷心希望可以帮到大家,如果我哪里介绍有错误或者遗漏,希望大家留言指出,让我们一起进步!

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