《Python》常用模組之collections模組

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內建的資料類型：

　　int  float  complex

　　str  list  tuple

　　dict  set

基礎資料類型：

　　int  float  complex  

　　str  list  tuple

　　dict

collections模組：

　　根據基礎資料類型又做了一些擴充

　　　　1、OrderdDict：有序字典　　Python3.6以後自動有序　　　

　　　　2、defaultdict：預設字典

　　　　3、Counter： 計數器

　　　　4、namedtuple：可命名元祖

　　　　5、deque：雙端隊列

1、OrderdDict：（有序字典）

　　　　在Python3.6之前使用dict，key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定key的順序。

　　　　如果要保持key的順序，key用OrderdDict：

from collections import OrderedDictd = dict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])print(d)    # {‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2}  dict的key是無序的od = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])print(od)   # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])   OrderedDict的Key是有序的

 

from collections import OrderedDictdd = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘k1‘, ‘v1‘)])print(dd)   # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘k1‘, ‘v1‘)])for k in dd:    print(k, dd[k])  # a 1      k1 v1dd[‘k2‘] = ‘v2‘print(dd)   # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘k1‘, ‘v1‘), (‘k2‘, ‘v2‘)])

 

2、defaultdict：（預設字典）

　　有一個列表 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]，將所有大於 66 的值儲存至字典的第一個key中，將小於 66 的值儲存至第二個key的值中。

即：{‘k1’：大於66，‘k2’：小於66}

lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99 ,90]dic = {}for i in lst:    if i > 66:        if dic.get(‘k1‘):            dic[‘k1‘].append(i)        else:            dic[‘k1‘] = [i]    elif i < 66:        if dic.get(‘k2‘):            dic[‘k2‘].append(i)        else:            dic[‘k2‘] = [i]print(dic)  # {‘k2‘: [11, 22, 33, 44, 55], ‘k1‘: [77, 88, 99, 90]}

原生字典解決方案

from collections import defaultdictlst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99 ,90]dic = defaultdict(list)for i in lst:    if i > 66:        dic[‘v1‘].append(i)    elif i < 66:        dic[‘v2‘].append(i)print(dic)  # defaultdict(<class ‘list‘>, {‘v2‘: [11, 22, 33, 44, 55], ‘v1‘: [77, 88, 99, 90]})print(dic[‘v1‘])    # [77, 88, 99, 90]print(dic[‘v2‘])    # [11, 22, 33, 44, 55]

defaultdict解決方案

 

　　使用dict時，如果引用的key不存在，就會報錯。如果希望key不存在時，返回一個預設值，就可以使用defaultdict：

from collections import defaultdictd = defaultdict(lambda : ‘default‘)print(d)   # defaultdict(<function <lambda> at 0x01368D68>, {})print(d[‘k1‘])    # k1不存在，使用預設值：defaultprint(d[‘k2‘])    # k2不存在，使用預設值：defaultd[‘k3‘] = ‘vvvvv‘  # k3自訂值print(d)   # defaultdict(<function <lambda> at 0x00798D68>, {‘k1‘: ‘default‘, ‘k2‘: ‘default‘, ‘k3‘: ‘vvvvv‘})d = defaultdict(list)print(d[‘k1‘])  # []d[‘k2‘].append(123)print(d)    # defaultdict(<class ‘list‘>, {‘k1‘: [], ‘k2‘: [123]})

 

3、Counter（計數器）

　　Counter類的目的是用來跟蹤值出現的次數。它是一個無序的容器類型，以字典的索引值對形式儲存，其中元素作為key，其計數作為value。

from collections import Counter
c = Counter(‘sdghjasihgaosjdoiasfsfas‘)print(c)    # Counter({‘s‘: 6, ‘a‘: 4, ‘d‘: 2, ‘g‘: 2, ‘h‘: 2, ‘j‘: 2, ‘i‘: 2, ‘o‘: 2, ‘f‘: 2})# 刪除一個值del c[‘a‘]print(c)    # Counter({‘s‘: 6, ‘d‘: 2, ‘g‘: 2, ‘h‘: 2, ‘j‘: 2, ‘i‘: 2, ‘o‘: 2, ‘f‘: 2})

 

4、namedtuple：（可命名元祖）

　　　時間模組中的結構化時間用的就是可命名元祖　

from collections import namedtuplebirth = namedtuple(‘Struct_time‘, [‘year‘, ‘month‘, ‘day‘])b1 = birth(2018, 9, 5)print(type(b1)) # <class ‘__main__.Struct_time‘>print(b1.year)  # 2018print(b1.month) # 9print(b1.day)   # 5print(b1)   # Struct_time(year=2018, month=9, day=5)‘‘‘可命名元組非常類似一個只有屬性沒有方法的類[‘year‘,‘month‘,‘day‘]是對象屬性名稱Struct_time是類 的名字這個類最大的特點就是一旦執行個體化 不能修改屬性的值‘‘‘

 

 

5、deque：雙端隊列　　　

　　　使用list儲存資料時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性儲存，資料量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表，適合用於隊列和棧：

from collections import dequedq = deque()dq.append(1)dq.append(2)dq.append(3)dq.appendleft(4)print(dq)   # deque([4, 1, 2, 3])print(dq.pop()) # 3print(dq)   # deque([4, 1, 2])print(dq.popleft()) # 4print(dq)   # deque([1, 2])

import queueq = queue.Queue()    #隊列q.put(1)q.put(2)q.put(‘aaa‘)q.put([1, 2, 3])q.put({‘k1‘:1, ‘k2‘:2})print(q)    # <queue.Queue object at 0x004BE490>print(q.get())  # 1print(q.get())  # 2print(q.get())  # aaa# 一個個添加，一個個取值，先進先出

 

 

 

 

 

 

 

《Python》常用模組之collections模組