python--collections

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namedtuple

from collections import namedtuplegirl = namedtuple("aaa", ["name", "age", "gender", "anime"])girl = girl(name="satori", age=18, gender="f", anime="東方地靈殿")print(girl)  # aaa(name=‘satori‘, age=18, gender=‘f‘, anime=‘東方地靈殿‘)print(girl.name)  # satoriprint(girl.age)  # 18print(girl.anime)  # 東方地靈殿

　　

from collections import namedtuplegirl = namedtuple("aaa", ["name", "age", "gender", "anime"])t = ("satori", 18, "f", "東方地靈殿")# 也可以不指定列名，直接按照順序傳入參數girl = girl(*t)print(girl)  # aaa(name=‘satori‘, age=18, gender=‘f‘, anime=‘東方地靈殿‘)# 也可以傳入一個字典d = {    "name": "satori",    "age": 18,    "gender": "f",    "anime": "東方地靈殿"}girl = namedtuple("aaa", ["name", "age", "gender", "anime"])girl = girl(**d)print(girl)  # aaa(name=‘satori‘, age=18, gender=‘f‘, anime=‘東方地靈殿‘)

　　

defaultdict

# 如果是一般的字典的話，當我們想要統計次數的話l = ["a", "b", "a", "c", "c", "a", "a"]d = {}for i in l:    if i not in d:        d[i] = 1    else:        d[i] += 1print(d)  # {‘a‘: 4, ‘b‘: 1, ‘c‘: 2}# 這段代碼有什麼問題呢？其實沒什麼問題，就是當資料量大了時候，會很麻煩# 這時候defaultdict就出現了

　　

from collections import defaultdict# 裡面要傳入一個可調用的對象，什麼意思呢？default_dict = defaultdict(int)# 當我訪問一個不存在的值print(default_dict["a"])  # 0default_dict = defaultdict(str)print(default_dict["a"])  # ""default_dict = defaultdict(tuple)print(default_dict["a"])  # ()default_dict = defaultdict(list)print(default_dict["a"])  # []default_dict = defaultdict(set)print(default_dict["a"])  # set()default_dict = defaultdict(dict)print(default_dict["a"])  # {}# 看到這應該就明白了，如果訪問一個不存在的key，那麼會首先建立該key，然後value對應defaultdict裡面傳入的類型的初始值l = ["a", "b", "a", "c", "c", "a", "a"]default_dict = defaultdict(int)for i in l:    # 首先沒有key會建立，然後value初始化為0，然後執行+=1    # 注意：在沒有相應的key的時候，這行代碼錶示執行兩個步驟    # 先執行default_dict[i] = 0    # 然後default_dict[i] += 1    # 當key存在的時候，直接執行+=1操作    default_dict[i] += 1    # 這樣操作就大大簡便了    # 普通的列表的話，也可以使用setdefault，但是還是這個簡單print(default_dict)  # defaultdict(<class ‘int‘>, {‘a‘: 4, ‘b‘: 1, ‘c‘: 2})print(type(default_dict))  # <class ‘collections.defaultdict‘># 也可以直接轉化為字典print(dict(default_dict))  # {‘a‘: 4, ‘b‘: 1, ‘c‘: 2}# 那麼defaultdict是如何?的呢？主要用到了__missing__這個魔法函數class A(dict):    def __init__(self, **kwargs):        super().__init__(**kwargs)    def __missing__(self, key):        return key# 必須繼承dicta = A(name="satori", age=19)# 可以看到a中只有name和age這兩個屬性print(a["name"])  # satoriprint(a["age"])  # 19# 當我訪問一個不存在的屬性print(a["mmp"])  # mmp# __missing__的作用就在於此，當然這個魔法方法只能用在dict的子類當中。要是普通的類，可以用__getattr__# 來類比一下defaultdictclass Satoridict(dict):    def __init__(self, **kwargs):        super().__init__(**kwargs)    def __missing__(self, key):        self[key] = 0        return self[key]    def __getitem__(self, item):      #  return self[item],不可以return self[item]      #  為什嗎？因為調用__getitem__,return self[item],然後又執行__getitem__,又return self[item]，從而無限遞迴      #  那麼怎麼擷取值呢？return item的話會不報錯，但擷取的只是key，得不到value啊      #  我們可以調用父類的方法        value = super().__getitem__(item)        # 會先執行__getitem__方法，在執行super().__getitem__的時候        # 如果沒有__missing__方法，會報錯，KeyError。        # 如果有__missing__那麼會執行__missing__方法，設定self[key]=0,返回self[key]        return valuesatori = Satoridict(name="Satori", age=18, gender="f")print(satori["name"])  # Satoriprint(satori["age"])  # 18# 訪問一個不存在的值print(satori["aaa"])  # 0

　　

　　

deque

# 先來看看queuefrom queue import Queueq = Queue()q.put(1)q.put(2)q.put(3)print(q.get())  # 1print(q.get())  # 2print(q.get())  # 3# 預設的隊列，只能append，而且取的時候只能從頭開始取

　　

from collections import deque# 雙端隊列，可以從兩段插入，也可以從兩段取值q = deque(("a", "b", "c"))q.append(1)q.appendleft(2)print(q)  # deque([2, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, 1])# 也可以通過索引取值print(q[1])  # a# 通過pop取值print(q.pop())  # 1print(q.popleft())print(q)  # deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]), 可以看到和list一樣，pop之後q的元素減少了# deque的絕大部分api和list是一致的，只是deque多了appendleft，popleft，extendleft# 對list如何操作，對deque也如何操作就行了，會list就會deque，這裡的一些方法不贅述了# 最重要的一點，deque和queue一樣也是安全執行緒的，是由GIL這把超級大鎖保護的# 和queue相比，deque還有一個重要的地方import queueq1 = queue.Queue(maxsize=3)q2 = deque(maxlen=3)# 當q1塞滿三個元素之後，再想塞第四個就塞不進去為了# 但是對q2來說,塞多少個都沒問題,我們來列印一下q2.append(1)q2.append(2)q2.append(3)print(q2)  # deque([1, 2, 3], maxlen=3)q2.append(4)print(q2)  # deque([2, 3, 4], maxlen=3)q2.append(5)print(q2)  # deque([3, 4, 5], maxlen=3)q2.append(6)print(q2)  # deque([4, 5, 6], maxlen=3)# 可以看到最多容納三個，再添加的話那麼，會被擠掉。可以用來製作記錄，最多查看多少次等等try:    q2.insert(1, "satori")except Exception as e:    print(e)  # deque already at its maximum size# 另外在滿了的時候，不可以通過insert插入值# 那麼appendleft可以嗎？我們來試試q2.appendleft("satori")print(q2)  # deque([‘satori‘, 4, 5], maxlen=3)# 6沒有了# 可以看到，當從後面插入的時候(o(*////▽////*)q),那麼前面的會被擠掉# 從前面插入的時候(o(*////▽////*)q),後面會被擠掉# extend呢？q2.extend(["mashiro", "miku"])print(q2)  # deque([5, ‘mashiro‘, ‘miku‘], maxlen=3)# 可以看到,satori和4沒有了，說明extend也是可以的# 同理extendleft也可以使用，這裡不再試了

　　

Counter

from collections import Counter# 在defaultdict的時候，我們統計了列表裡面的值的個數# Counter可以做的更方便l = ["a", "b", "a", "c", "c", "a", "a"]c = Counter(l)print(c)  # Counter({‘a‘: 4, ‘c‘: 2, ‘b‘: 1})# 結果直接統計出來了# 而且Counter對象是dict的一個子類,說明字典的api，Counter也可以使用print(c["a"])  # 4# 當然也可以轉化為字典print(dict(c))  # {‘a‘: 4, ‘b‘: 1, ‘c‘: 2}# 不僅是list，只要是可迭代對象都是可以的s = "aaaabbbccd"c2 = Counter(s)print(c2)  # Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 3, ‘c‘: 2, ‘d‘: 1})# 上面也說了，Counter是dict的一個子類# 那麼Counter也可以使用update方法,而且更強大c2.update("abcd")print(c2)  # Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2})# 可以看到將abcd和上面的s進行一個合并的統計# 你以為強大就強大在這裡嗎？c2.update(["a", "b", "c", "d", "古明地盆"])print(c2)  # Counter({‘a‘: 6, ‘b‘: 5, ‘c‘: 4, ‘d‘: 3, ‘古明地盆‘: 1})# 我還可以update一個列表，那麼列表裡面的元素會作為(古明地盆)一個整體統計# 此外update還可以接受一個Counterc3 = Counter("aaaaaaaaaaa")print(c3)  # Counter({‘a‘: 11})c2.update(c3)print(c2)  # Counter({‘a‘: 17, ‘b‘: 5, ‘c‘: 4, ‘d‘: 3, ‘古明地盆‘: 1})# 還有一個最重要的方法# 如果我們想要在c2中選出value最大的三個key該怎麼辦呢？# 直接實現會很麻煩,可以使用heapq，當然Counter底層也是調用了heapqimport heapqprint(heapq.nlargest(3, c2, key=lambda x: c2[x]))  # [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]# 再來看看Counterprint(c2.most_common(3))  # [(‘a‘, 17), (‘b‘, 5), (‘c‘, 4)]# 會將key，和key對應的最大的value按照順序以列表嵌套元組的方式顯示出來，非常的直觀# 你以為Counter就到此為止了，確實目前來說已經夠用了# 但是還有一些黑科技print(c2)  # Counter({‘a‘: 17, ‘b‘: 5, ‘c‘: 4, ‘d‘: 3, ‘古明地盆‘: 1})print(c3)  # Counter({‘a‘: 11})print(c2 + c3)  # Counter({‘a‘: 28, ‘b‘: 5, ‘c‘: 4, ‘d‘: 3, ‘古明地盆‘: 1})# c2 + c3,表示將兩者的結果進行組合,key相同，那麼將對應的value相加print(c2 - c3)  #Counter({‘a‘: 6, ‘b‘: 5, ‘c‘: 4, ‘d‘: 3, ‘古明地盆‘: 1})# c2 - c3，表示如果c3中有c2的元素，就把該元素從c2當中減去，當然還有數量的問題# 既然如此，那麼Counter是否支援集合的操作呢？比如&|^等等# 我們來看看c4 = Counter("aabbbcc")c5 = Counter("bbccdd")print(c4)  # Counter({‘b‘: 3, ‘a‘: 2, ‘c‘: 2})print(c5)  # Counter({‘b‘: 2, ‘c‘: 2, ‘d‘: 2})# c4 & c5，和c4 + c5不同，這真的是在做交集，不會相加# 並且key相同的話，選擇value小的那一個print(c4 & c5)  # Counter({‘b‘: 2, ‘c‘: 2})# key相同，也不會將value相加,而是選擇value較大的那一個print(c4 | c5)  # Counter({‘b‘: 3, ‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘d‘: 2})‘‘‘print(c4 ^ c5),Counter不支援^(也就是對稱差集)的操作，也沒什麼意義‘‘‘# 以上就是我能想到的Counter的全部內容了，也許還有一些方法沒有介紹到# 但是你會字典的那些方法的話，也肯定會Counter的那些方法# Counter最主要的概念和用法就說到這裡，個人認為應該就是夠用了

　　

OrderedDict

from collections import OrderedDict# 從字面理解就知道是一個排好序的dict# 繼承自dict，所以dict有的api，它都有d = OrderedDict()d["a"] = 1d["e"] = 2d["c"] = 3print(d)  # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘e‘, 2), (‘c‘, 3)])# 顯然和我們添加順序是一樣的# 除此之外再介紹一個api，move_to_endd.move_to_end("a")  # 從名字也可以理解出，把a移到最後print(d)  # OrderedDict([(‘e‘, 2), (‘c‘, 3), (‘a‘, 1)])# 其他的和字典類似，就不介紹了。

　　

ChainMap

from collections import ChainMapd1 = {"a": 1, "b": 2}d2 = {"c": 2, "d": 2}d = ChainMap(d1, d2)for k, v in d.items():    print(k, v)‘‘‘c 2d 2a 1b 2‘‘‘# 因此ChainMap的作用就是將多個字典組合成一個字典# 如果多個字典，key重合了會怎麼樣？d3 = {"a": 1, "b": 2}d4 = {"b":3, "c": 4}d = ChainMap(d3, d4)for k, v in d.items():    print(k, v)‘‘‘a 1b 2c 4‘‘‘# 可以看到即使value不一樣，還是只列印了第一個# 這個方法比較像chainfrom itertools import chaina = [1, 2, 3]b = "abc"c = {1, 2, 3}d = {"name": "satori", "age": 15}for i in chain(a, b, c, d):    print(i)‘‘‘123abc123nameage‘‘‘

　　

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