python-Collections

序

Python原生的数据结构较少，且由于封装的较为高级缺失了很多灵活性，而python中的collections包提供了很多有趣的数据结构的使用方法，极大简化了某些task的操作。

调包侠

from collections import namedtuple
from collections import deque
from collections import Counter
from collections import OrderedDict
from collections import defaultdict
import sys
import time

collections内容

py3.6-Collections API : https://docs.python.org/3/library/collections.html
1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类
2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter: 计数器，主要用来计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple

def test_namedTuple():

    ## 产生可以使用名称来访问元素的数据对象，通常用来增强代码的可读性， 在访问一些tuple类型的数据时尤其好用。

    Websites = [
        ('Sohu', 'http://www.google.com/', u'张朝阳'),
        ('Sina', 'http://www.sina.com.cn/', u'王志东'),
        ('163', 'http://www.163.com/', u'丁磊')
    ]

    Website = namedtuple('Website',['name','url','founder'])
    for website in Websites:
        w = Website._make(website)
        print(w[0],w.url)  ##可以通过这种 .属性的方式获取结果

deque

提供一种双向链表的功能

def test_deque():
    ##提供类似于list的操作，但是更高效：
    d = deque()
    d.append(3)
    d.append(4)
    dd = deque('12345')
    print(d)    ## 输出deque([3, 4])
    print(dd)   ## 输出deque(['1', '2', '3', '4', '5'])
    ##默认pop是剔除最后一个，d.popleft()剔除头结点,还提供extendleft,即在头结点添加元素
    dd.pop()
    dd.popleft()
    dd.extendleft('11')   ##注意'11'会被识别为  '1'  '1'
    print(dd)  ##输出deque(['1', '1', '2', '3', '4'])

    fancy_loading = deque('>--------------------')
    while True:
        print('\r%s' % ''.join(fancy_loading))
        fancy_loading.rotate(2)   ##rotate每个元素依次向后移动x个位置
        sys.stdout.flush()
        time.sleep(0.5)

counter

def test_counter():
    ##可以提供类似于计数器的功能
    cnt = Counter()
    ##计数单词出现次数：
    for word in ['red','blue','green','red','red']:
        cnt[word] += 1
    print(cnt)  ##输出 Counter({'red': 3, 'blue': 1, 'green': 1})

    ##统计字母出现的频次
    cnt2 = Counter('aabbccddefg')
    print(cnt2)   ## 输出 Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 1, 'g': 1})
    print(cnt2['h'])   ##如果不存在，输出 0

orderdict

传统字典是无序的，orderdict提供了有序的字典结构

def test_orderDict():
    ##测试有序版本的dict
    items = (('A',1),('B',2),('C',3),('D',4))   ## tuple
    ordinary_dict = dict(items)
    order_dict = OrderedDict(items)
    print('output ordinary Dict')
    for k,v in ordinary_dict.items():
        print(k,v)

    print('output order Dict')
    for k, v in order_dict.items():
        print(k, v)

defaultdict

def test_defaultDict():
    '''
     ---> 测试 defaultdict
    在使用Python原生的数据结构dict的时候，如果用 d[key] 这样的方式访问， 当指定的key不存在时，是会抛出KeyError异常的。
    使用defaultdict，只要传入一个默认的工厂方法，那么请求一个不存在的key时， 便会调用这个工厂方法使用其结果来作为这个key的默认值。
    '''
    members = [
        ['male', 'John'],
        ['male', 'Jack'],
        ['female', 'Lily'],
        ['male', 'Pony'],
        ['female', 'Lucy'],
    ]
    default_dict = defaultdict(list)
    for gender, name in members:
        default_dict[gender].append(name)
    print(default_dict)