Python中collections模块
本文内容纲要：
-Python中collections模块
-Counter
-defaultdict
-OrderedDict
-namedtuple
-deque
-ChainMap
Python中collections模块
目录
-
Python中collections模块
- Counter
- defaultdict
- OrderedDict
- namedtuple
- deque
- ChainMap
这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器dict、list、set、tuple的替代选择。
- Counter：字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
- defaultdict：字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供了默认值
- OrderedDict：字典的子类，保留了他们被添加的顺序
- namedtuple：创建命名元组子类的工厂函数
- deque：类似列表容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
- ChainMap：类似字典的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter
Counter是一个dict子类，主要是用来对你访问的对象的频率进行计数。
常用方法：
-
elements()：返回一个迭代器，每个元素重复计算的个数，如果一个元素的计数小于1,就会被忽略。
-
most_common([n])：返回一个列表，提供n个访问频率最高的元素和计数
-
subtract([iterable-or-mapping])：从迭代对象中减去元素，输入输出可以是0或者负数
-
update([iterable-or-mapping])：从迭代对象计数元素或者从另一个映射对象(或计数器)添加。
统计字符出现的次数
importcollections collections.Counter('helloworld') Counter({'l':3,'o':2,'h':1,'e':1,'':1,'w':1,'r':1,'d':1})
统计单词数
collections.Counter('helloworldhelloworldhellonihao'.split()) Counter({'hello':3,'world':2,'nihao':1})
常用的方法：
>>>c=collections.Counter('helloworldhelloworldhellonihao'.split())
>>>c
Counter({'hello':3,'world':2,'nihao':1})
#获取指定对象的访问次数，也可以使用get()方法
>>>c['hello']
3
>>>c=collections.Counter('helloworldhelloworldhellonihao'.split())
#查看元素
>>>list(c.elements())
['hello','hello','hello','world','world','nihao']
#追加对象，或者使用c.update(d)
>>>c=collections.Counter('helloworldhelloworldhellonihao'.split())
>>>d=collections.Counter('helloworld'.split())
>>>c
Counter({'hello':3,'world':2,'nihao':1})
>>>d
Counter({'hello':1,'world':1})
>>>c+d
Counter({'hello':4,'world':3,'nihao':1})
#减少对象，或者使用c.subtract(d)
>>>c-d
Counter({'hello':2,'world':1,'nihao':1})
#清除
>>>c.clear()
>>>c
Counter()
defaultdict
collections.defaultdict(default_factory)为字典的没有的key提供一个默认的值。参数应该是一个函数，当没有参数调用时返回默认值。如果没有传递任何内容，则默认为None。
>>>d=collections.defaultdict()
>>>d
defaultdict(None,{})
>>>e=collections.defaultdict(str)
>>>e
defaultdict(<class'str'>,{})
defaultdict的一个典型用法是使用其中一种内置类型(如str、int、list或dict)作为默认工厂，因为这些内置类型在没有参数调用时返回空类型。
>>>d=collections.defaultdict(str)
>>>d
defaultdict(<class'str'>,{})
>>>d['hello']
''
>>>d
defaultdict(<class'str'>,{'hello':''})
#普通字典调用不存在的键时，将会抛异常
>>>e={}
>>>e['hello']
Traceback(mostrecentcalllast):
File"<stdin>",line1,in<module>
KeyError:'hello'
使用int作为default_factory的例子：
>>>fromcollectionsimportdefaultdict
>>>fruit=defaultdict(int)
>>>fruit['apple']+=2
>>>fruit
defaultdict(<class'int'>,{'apple':2})
>>>fruit
defaultdict(<class'int'>,{'apple':2})
>>>fruit['banana']#没有对象时，返回0
0
>>>fruit
defaultdict(<class'int'>,{'apple':2,'banana':0})
使用list作为default_factory的例子：
>>>s=[('NC','Raleigh'),('VA','Richmond'),('WA','Seattle'),('NC','Asheville')]
>>>d=collections.defaultdict(list)
>>>fork,vins:
...d[k].append(v)
...
>>>d
defaultdict(<class'list'>,{'NC':['Raleigh','Asheville'],'VA':['Richmond'],'WA':['Seattle']})
OrderedDict
Python字典中的键的顺序是任意的:它们不受添加的顺序的控制。
collections.OrderedDict类提供了保留他们添加顺序的字典对象。
>>>fromcollectionsimportOrderedDict
>>>o=OrderedDict()
>>>o['key1']='value1'
>>>o['key2']='value2'
>>>o['key3']='value3'
>>>o
OrderedDict([('key1','value1'),('key2','value2'),('key3','value3')])
如果在已经存在的key上添加新的值，将会保留原来的key的位置，然后覆盖value值。
>>>o['key1']='value5'
>>>o
OrderedDict([('key1','value5'),('key2','value2'),('key3','value3')])
namedtuple
三种定义命名元组的方法：第一个参数是命名元组的构造器（如下的：Person，Human）
>>>fromcollectionsimportnamedtuple
>>>Person=namedtuple('Person',['age','height','name'])
>>>Human=namedtuple('Human','age,height,name')
>>>Human2=namedtuple('Human2','ageheightname')
实例化命令元组
>>>tom=Person(30,178,'Tom')
>>>jack=Human(20,179,'Jack')
>>>tom
Person(age=30,height=178,name='Tom')
>>>jack
Human(age=20,height=179,name='Jack')
>>>tom.age#直接通过实例名+.+属性来调用
30
>>>jack.name
'Jack'
deque
collections.deque返回一个新的双向队列对象，从左到右初始化(用方法append())，从iterable（迭代对象)数据创建。如果iterable没有指定，新队列为空。
collections.deque队列支持线程安全，对于从两端添加(append)或者弹出(pop)，复杂度O(1)。
虽然list对象也支持类似操作，但是这里优化了定长操作（pop(0)、insert(0,v)）的开销。
如果maxlen没有指定或者是None，deques可以增长到任意长度。否则，deque就限定到指定最大长度。一旦限定长度的deque满了，当新项加入时，同样数量的项就从另一端弹出。
支持的方法：
-
append(x)：添加x到右端
-
appendleft(x)：添加x到左端
-
clear()：清楚所有元素，长度变为0
-
copy()：创建一份浅拷贝
-
count(x)：计算队列中个数等于x的元素
-
extend(iterable)：在队列右侧添加iterable中的元素
-
extendleft(iterable)：在队列左侧添加iterable中的元素，注：在左侧添加时，iterable参数的顺序将会反过来添加
-
index(x[,start[,stop]])：返回第x个元素（从start开始计算，在stop之前）。返回第一个匹配，如果没找到的话，升起ValueError。
-
insert(i,x)：在位置i插入x。注：如果插入会导致一个限长deque超出长度maxlen的话，就升起一个IndexError。
-
pop()：移除最右侧的元素
-
popleft()：移除最左侧的元素
-
remove(value)：移去找到的第一个value。没有抛出ValueError
-
reverse()：将deque逆序排列。返回None。
-
maxlen：队列的最大长度，没有限定则为None。
fromcollectionsimportdeque d=deque(maxlen=10) d deque([],maxlen=10) d.extend('python') [i.upper()foriind] ['P','Y','T','H','O','N'] d.append('e') d.appendleft('f') d deque(['f','p','y','t','h','o','n','e'],maxlen=10)
ChainMap
一个ChainMap将多个字典或者其他映射组合在一起，创建一个单独的可更新的视图。如果没有maps被指定，就提供一个默认的空字典。ChainMap是管理嵌套上下文和覆盖的有用工具。
>>>fromcollectionsimportChainMap
>>>d1={'apple':1,'banana':2}
>>>d2={'orange':2,'apple':3,'pike':1}
>>>combined_d=ChainMap(d1,d2)
>>>reverse_combind_d=ChainMap(d2,d1)
>>>combined_d
ChainMap({'apple':1,'banana':2},{'orange':2,'apple':3,'pike':1})
>>>reverse_combind_d
ChainMap({'orange':2,'apple':3,'pike':1},{'apple':1,'banana':2})
>>>fork,vincombined_d.items():
...print(k,v)
...
pike1
apple1
banana2
orange2
>>>fork,vinreverse_combind_d.items():
...print(k,v)
...
pike1
apple3
banana2
orange2
本文内容总结：Python中collections模块，Counter，defaultdict，OrderedDict，namedtuple，deque，ChainMap，
原文链接：https://www.cnblogs.com/dianel/p/10787693.html