collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。
namedtuple
我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:
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>>> p = ( 1 , 2 )
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但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了,这时,namedtuple就派上了用场:
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>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple( 'Point' , [ 'x' , 'y' ])
>>> p = Point( 1 , 2 )
>>> p.x
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>>> p.y
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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,并可以用属性而不是索引来引用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。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类:
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>>> isinstance (p, Point)
True
>>> isinstance (p, tuple )
True
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类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:
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# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple( 'Circle' , [ 'x' , 'y' , 'r' ])
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deque
使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈:
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>>> from collections import deque
>>> q = deque([ 'a' , 'b' , 'c' ])
>>> q.append( 'x' )
>>> q.appendleft( 'y' )
>>> q
deque([ 'y' , 'a' , 'b' , 'c' , 'x' ])
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deque除了实现list的append()和pop()外,还支持appendleft()和popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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:
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>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict( lambda : 'N/A' )
>>> dd[ 'key1' ] = 'abc'
>>> dd[ 'key1' ] # key1存在
'abc'
>>> dd[ 'key2' ] # key2不存在,返回默认值
'N/A'
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注意默认值是调用函数返回的,而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值,defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
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。
如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict:
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>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict ([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )])
>>> d # dict的Key是无序的
{ 'a' : 1 , 'c' : 3 , 'b' : 2 }
>>> od = OrderedDict([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )])
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注意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
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>>> od = OrderedDict()
>>> od[ 'z' ] = 1
>>> od[ 'y' ] = 2
>>> od[ 'x' ] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
[ 'z' , 'y' , 'x' ]
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OrderedDict可以实现一个FIFO(先进先出)的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的Key:
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from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__( self , capacity):
super (LastUpdatedOrderedDict, self ).__init__()
self ._capacity = capacity
def __setitem__( self , key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len ( self ) - containsKey > = self ._capacity:
last = self .popitem(last = False )
print 'remove:' , last
if containsKey:
del self [key]
print 'set:' , (key, value)
else :
print 'add:' , (key, value)
OrderedDict.__setitem__( self , key, value)
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Counter
Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:
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>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming' :
... c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({ 'g' : 2 , 'm' : 2 , 'r' : 2 , 'a' : 1 , 'i' : 1 , 'o' : 1 , 'n' : 1 , 'p' : 1 })
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Counter实际上也是dict的一个子类,上面的结果可以看出,字符'g'、'm'、'r'各出现了两次,其他字符各出现了一次。
小结
collections模块提供了一些有用的集合类,可以根据需要选用。