python標準庫之collections

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引言

python為我們提供了5種基本的資料結構：list, tuple, dict, set，字串；

有時候我們需要維護一個有序的dict。所以這個時候我們就要用到Python標準庫為我們提供的collections包了，它提供了多個有用的集合類，熟練掌握這些集合類，不僅可以讓我們讓寫出的代碼更加pythonic，也可以提高我們程式的運行效率。

defaultdict：

defaultdict(default_factory)在普通的dict(字典)之上添加了default_factory，使得key(鍵)不存在時會自動產生相應類型的value(值)，default_factory參數可以指定成list, set, int等各種合法類型。

>>> from collections import defaultdict>>> s = [(‘red‘, 1), (‘blue‘, 2), (‘red‘, 3), (‘blue‘, 4), (‘red‘, 1), (‘blue‘, 4)]

例1：將default_factory設定為list

我們現在有上面這樣一組list(列表)，雖然我們有6組資料，但是仔細觀察後發現其實我們只有兩種color(顏色)，但是每一個color對應多個值。現在我們想要將這個list轉換成一個dict(字典)，這個dict的key(鍵)對應一種color，dict的value(值)設定為一個list存放color對應的多個值。我們可以使用defaultdict(list)來解決這個問題。

# d可以看作一個dict(字典)，dict的value是一個list(列表)>>> d = defaultdict(list)>>> for k,v in s:...     d[k].append(v)...>>> ddefaultdict(<class ‘list‘>, {‘blue‘: [2, 4, 4], ‘red‘: [1, 3, 1]})

例2：將default_factory設定為set

上面這個例子中有一些不完美的地方，比如說{‘blue’: [2, 4, 4], ‘red’: [1, 3, 1]}這個defaultdict中blue顏色中包含兩個4，red顏色中包含兩個1，但是我們不希望含有重複的元素，這個時候可以考慮使用defaultdict(set)來解決這個問題。set(集合)相比list(列表)的不同之處在於set中不允許存在相同的元素。

>>> d = defaultdict(set)>>> for k,v in s:...     d[k].add(v)...>>> ddefaultdict(<class ‘set‘>, {‘blue‘: {2, 4}, ‘red‘: {1, 3}})

例3：將default_factory設定為int

通過使用defaultdict(int)的形式我們來統計一個字串中每個字元出現的個數。

>>> s = ‘hello world‘>>> d = defaultdict(int)>>> for k in s:...     d[k] += 1...>>> ddefaultdict(<class ‘int‘>, {‘o‘: 2, ‘h‘: 1, ‘w‘: 1, ‘l‘: 3, ‘ ‘: 1, ‘d‘: 1, ‘e‘: 1, ‘r‘: 1})

OrderedDict:

我們知道預設的dict(字典)是無序的，但是在某些情形我們需要保持dict的有序性，這個時候可以使用OrderedDict，它是dict的一個subclass(子類)，但是在dict的基礎上保持了dict的有序型，下面我們來看一下使用方法。

>>> from collections import OrderedDict# 無序的dict>>> d = {‘banana‘: 3, ‘apple‘: 4, ‘pear‘: 1, ‘orange‘: 2}

例1：這是一個無序的dict(字典)，現在我們可以使用OrderedDict來讓這個dict變得有序。

# 將d按照key來排序>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))OrderedDict([(‘apple‘, 4), (‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘pear‘, 1)])# 將d按照value來排序>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))OrderedDict([(‘pear‘, 1), (‘orange‘, 2), (‘banana‘, 3), (‘apple‘, 4)])# 將d按照key的長度來排序>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))OrderedDict([(‘pear‘, 1), (‘apple‘, 4), (‘orange‘, 2), (‘banana‘, 3)])

例2：使用popitem(last=True)方法可以讓我們按照LIFO(先進後出)的順序刪除dict中的key-value，即刪除最後一個插入的索引值對，如果last=False就按照FIFO(先進先出)刪除dict中key-value。

>>> d = {‘banana‘: 3, ‘apple‘: 4, ‘pear‘: 1, ‘orange‘: 2}# 將d按照key來排序>>> d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))>>> dOrderedDict([(‘apple‘, 4), (‘banana‘, 3), (‘orange‘, 2), (‘pear‘, 1)])# 使用popitem()方法來移除最後一個key-value對>>> d.popitem()(‘pear‘, 1)# 使用popitem(last=False)來移除第一個key-value對>>> d.popitem(last=False)(‘apple‘, 4)

例3：使用move_to_end(key, last=True)來改變有序的OrderedDict對象的key-value順序，通過這個方法我們可以將排序好的OrderedDict對象中的任意一個key-value插入到字典的開頭或者結尾。

>>> d = OrderedDict.fromkeys(‘abcde‘)>>> dOrderedDict([(‘a‘, None), (‘b‘, None), (‘c‘, None), (‘d‘, None), (‘e‘, None)])# 將key為b的key-value對移動到dict的最後>>> d.move_to_end(‘b‘)>>> dOrderedDict([(‘a‘, None), (‘c‘, None), (‘d‘, None), (‘e‘, None), (‘b‘, None)])>>> ‘‘.join(d.keys())‘acdeb‘# 將key為b的key-value對移動到dict的最前面>>> d.move_to_end(‘b‘, last=False)>>> ‘‘.join(d.keys())‘bacde‘

Counter：

例1：Counter也是dict的一個subclass，它是一個無序容器，可以看做一個計數器，用來統計相關元素出現的個數。

>>> from collections import Counter>>> cnt = Counter()# 統計列表中元素出現的個數>>> for word in [‘red‘, ‘blue‘, ‘red‘, ‘green‘, ‘blue‘, ‘blue‘]:...  cnt[word] += 1...>>> cntCounter({‘blue‘: 3, ‘red‘: 2, ‘green‘: 1})# 統計字串中元素出現的個數>>> cnt = Counter()>>> for ch in ‘hello‘:...     cnt[ch] = cnt[ch] + 1...>>> cntCounter({‘l‘: 2, ‘o‘: 1, ‘h‘: 1, ‘e‘: 1})

例2：使用elements()方法按照元素的出現次數返回一個iterator(迭代器)，元素以任意的順序返回，如果元素的計數小於1，將忽略它。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)>>> cCounter({‘a‘: 4, ‘b‘: 2, ‘c‘: 0, ‘d‘: -2})>>> c.elements()<itertools.chain object at 0x7fb0a069ccf8>>>> next(c)‘a‘# 排序>>> sorted(c.elements())[‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘]

例3：使用most_common(n)返回一個list, list中包含Counter對象中出現最多前n個元素。

>>> c = Counter(‘abracadabra‘)>>> cCounter({‘a‘: 5, ‘b‘: 2, ‘r‘: 2, ‘d‘: 1, ‘c‘: 1})>>> c.most_common(3)[(‘a‘, 5), (‘b‘, 2), (‘r‘, 2)]

namedtuple:

使用namedtuple(typename, field_names)命名tuple中的元素來使程式更具可讀性。

>>> from collections import namedtuple>>> Point = namedtuple(‘PointExtension‘, [‘x‘, ‘y‘])>>> p = Point(1, 2)>>> p.__class__.__name__‘PointExtension‘>>> p.x1>>> p.y2

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