本篇索引
（1）array
（2）bisect
（3）deque
（4）defaultdict
（5）namedtuple
（6）heapq
（7）itertools
（1）array
array模块定义一个数组类型：array，它与列表很相似，但它的内容仅限于单一类型。如果需要有效利用存储空间，那么就需要用到array模块。 例如，要存储1000万个整数，使用列表需要约160M内存，而使用array仅需40M内存，代价是array的操作比列表要慢一些。
array数组不适用于数字操作（如矩阵运算），要创建高效存储和计算的数组，可使用numpy扩展。
“+”运算符用于附加另一个数组的内容，“*”运算符用于重复附加一个数组。
● array(typecode [,initializer])
说明：
创建类型为typecode的数组，可取类型见下表。initializer是一个字符串或值列表，用于初始化数组中的值。
typecode取值类型
| 类型编码 | 描述 | 对应C类型 | 最小大小（字节数） |
|---|---|---|---|
| 'c' | 8位字符 | Char | 1 |
| 'b' | 8位整型 | signed char | 1 |
| 'B' | 8位无符号整型 | unsigned char | 1 |
| 'u' | Unicode字符 | PY_UNICODE | 2或4 |
| ''h | 16位整型 | short | 2 |
| 'H' | 16位无符号整型 | unsigned short | 2 |
| 'i' | 整型 | int | 4或8(64位架构) |
| 'I' | 无符号整型 | unsigned int | 4或8(64位架构) |
| 'l' | 长整型 | long | 4或8(64位架构) |
| 'L' | 无符号长整型 | unsigned long | 4或8(64位架构) |
| 'f' | 单精度浮点数 | float | 4 |
| 'd' | 双精度浮点数 | double | 8 |
● array实例常用属性和方法
| 属性或方法 | 说明 |
|---|---|
| a.typecode | 属性，数组的编码字符。 |
| a.itemsize | 属性，存储在数组中项的大小（以字节为单位）。 |
| a.append(x) | 将x附加到数组末尾，若插入类型不匹配，则引发TypeError异常。 |
| a.buffer_info() | 返回(address, length)元组，反映数组缓冲区的内存位置和长度。 |
| a.byteswap() | 切换大端和小端的字节顺序，仅支持整型值。 |
| a.count(x) | 返回数组中出现x的次数。 |
| a.extend(b) | 将b附加到数组末尾，b也可以是一个数组。 |
| a.fromfile(f, n) | 从文件对象f中读取n个项（二进制格式），并附加到数组末尾。若可读取的项少于n，则引发EOFError异常。 |
| a.fromlist(list) | 将list中的项附加到数组末尾，list可以是可迭代对象。 |
| a.fromstring(s) | 将字符串s中的项附加到数组末尾，其中s是一个由二进制值组成的字符串（与fromfile()中格式相同） |
| a.index(x) | 返回x在数组中首次出现的位置索引，若未找到，则引发ValueError异常。 |
| a.insert(i, x) | 在位置i前插入x。 |
| a.pop([i]) | 从数组中删除项 i 并将其返回。如果i已被删除，则删除最后一个元素。 |
| a.remove(x) | 从数组中删除第一个x，若未找到，则引发ValueError异常。 |
| a.reverse() | 反转数组的顺序。 |
| a.tofile(f) | 将所有项写入文件f。数据保存为本机二进制格式。 |
| a.tolist() | 将数组转换为普通的值列表。 |
| a.tostring() | 将数组转换为由二进制数据组成的字符串。 |
| a.tounicode() | 将数组转换为Unicode字符串，如果数组类型不为'u'，则引发ValueError异常。 |
（2）bisect
bisect模块可以在已排好顺序的列表中插入一个新数据，并使列表维持已排好的顺序，它使用二分法来执行大部分工作。
bisect的简单用例：
s = [1,3,5,7,9] bisect.insort(s, 6) print(s) # 结果为：[1,3,5,6,7,9]
bisect模块常用函数
| 属性或方法 | 说明 |
|---|---|
| insort(list, item [,low [,high]]) | 将item插入已排序好的列表list中。若item已在列表中，那么新项将插到现有项的右边。low和high是两边的要检查子集的边界。 |
| insort_left(list, item [,low [,high]]) | 功能同上，只是若item已在列表中，那么新项将插到现有项的左边。 |
| insort_right(list, item [,low [,high]]) | 同insort() |
| bisect(list, item [,low [,high]]) | 计算如要将item插入到已排序好的的列表list中的插入索引点，并返回这个值。low和high是两边的要检查子集的边界。若item已在列表中，那么新计算的插入位置在现有项的右边。 |
| bisect_left(list, item [,low [,high]]) | 功能同上，只是若item已在列表中，那么新计算的插入位置在现有项的左边。 |
| bisect_right(list, item [,low [,high]]) | 同bisect() |
（3）deque
deque表示双端队列（发音：'deck'），要使用双端队列需要导入collections模块。
双端队列允许在队列的任一端插入或删除项，性能接近O(1)。而列表若要在最前端插入项，需要移动所有后续对象。
若为deque指定了maxlen参数，则向已满双端队列插入新项时，deque会自动在另一端删除一个数据来腾出空间。
● deque[iterable [,maxlen]])
说明：
iterable是可迭代对象，可用于初始化deque；maxlen表示双端队列允许的最大空间。
deque实例常用方法
| 属性或方法 | 说明 |
|---|---|
| d.append(x) | 将x添加到d的右端。 |
| d.appendleft(x) | 将x添加到d的左端。 |
| d.clear() | 从d中删除所有项。 |
| d.extend(iterable) | 将iterable中的所有项添加到d的右端，以扩展d。 |
| d.extendleft(iterable) | 将iterable中的所有项添加到d的左端，iterable中的项将按相反顺序出现在d中。 |
| d.pop() | 返回并删除d右端的项。若d为空，则引发IndexError异常。 |
| d.popleft() | 返回并删除d左端的项。若d为空，则引发IndexError异常。 |
| d.remove(item) | 删除首次出现的item，若未找到匹配值，则引发ValueError异常。 |
| d.rotate(n) | 将所有项向右旋转n步，若n为负值，则向左旋转项。 |
另外，deque实例也支持以下内置操作或内置函数：迭代、in操作符、 []下标操作、len(d)、reversed(d)、 copy.copy(d)、copy.deepcopy(d)。
对于下标操作，在头尾处的取出速度为 O(1)，在队列中间处的取出速度退化为O(n)。
从Python3.5起，还支持__add__()、__mul()__、__imul()__方法。
（4）defaultdict
要使用defaultdict需要导入collections模块。defaultdict与普通字典用法基本一样，只是在缺少键的处理上有不同。当索引不存在的键名时，将调用default_factory提供的函数来提供一个默认值，然后将该值保存为键的值。其余操作与内置dict()完全相同。
其实，普通的字典的setdefault()方法也能完成这一功能，只是setdefault()语句结构不是很清晰，且运行速度较慢。
● 初始化语法：
default([default_factory], ...)
用法示例，统计各个单词出现的位置并将其位置序列放入字典中。
from collections import defaultdict
s = 'a b c a b c'
word_list = s.split() # word_list值为：['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']
dd = defaultdict(list)
for i, w in enumerate(word_list):
dd[w].append(i)
# 最终dd结果为：defaultdict(<class 'list'>, {'a': [0, 3], 'b': [1, 4], 'c': [2, 5]})
（5）namedtuple
namedtuple表示命名元组，要使用namedtuple需要导入collections模块。在命名元组中，可以使用属性名称来访问元组元素，可以动态增加新属性。缺点是比普通元组慢一点。
● 初始化语法：
namedtyple(typename, filednames [,verbose])
typename作为新创建的命名元组名称（它是tuple的子类），fieldnames是字符串形式的属性名称的列表，不能以下划线开头。fieldnames也可写成一个字符串，各属性间用空格或逗号分隔。verbose标记若设为True，将向标准输出端输出生成的类定义。
使用命名元组的简单示例：
from collections import namedtuple
NewAddrPort = namedtuple('NewAddrPort', ['ipaddr', 'port'])
a = NewAddrPort('127.0.0.1', 80)
print(a.ipaddr, a.port)
# 结果为：'127.0.0.1' 80
ipaddr, host = a # 本句可将命名元组a像普通元组那样解包展开。
isinstance(a, tuple)
# 结果为：True
如果定义一个仅作为数据结构的对象，那可以用命名元组来替代：
class Square(object):
def __init(self, l, w):
self.l = l
self.w = w
# 可以用命名元组来替代：
import collections
Square = collections.namedtuple('Square', 'l w')
nt = Square(10, 20)
使用命名元组的优点是：可以像实例那样来访问属性，如：nt.l、nt.w；也可以对nt像普通元组那样使用for语句和解包语句。
（6）heapq
heapq模块使用堆实现一个优先级队列。优先级队列能以任意顺序添加对象，并能随时找出最小的元素，它比列表的min方法要快得多。
heapq模块常用函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| heapify(x) | 将列表x原地转换为堆。 |
| heappop(heap) | 返回并删除heap中最小的项，若heap为空，则引发IndexError异常。 |
| heappush(heap, item) | 将item添加到堆中。 |
| heappushpop(heap, item) | 在一个操作中将item添加到堆并从heap中删除最小项。这比分别调用heappush()和heappop()更高效。 |
| heapreplace(heap, item) | 返回并删除堆中最小的元素，并同时添加一个新item。新项的添加在获取返回值之后，因此返回值可能比item更大。若heap为空，则引发IndexError异常。 |
| merge(s1, s2, ...) | 创建一个迭代器，将有序的迭代变量s1, s2等合并到一个有序序列中。 |
| nlargest(n, iter [,key]) | 创建一个列表，包含iter中最大的n个项，最大项排在返回列表的前端。key是可选参数，接受一个输出参数并计算iter中每个项的比较键。 |
| nsmallest(n, iter [,key]) | 创建一个列表，包含iter中最小的n个项，最小项排在返回列表的前端。key含义同上。 |
heap用法示例：
import heapq x = [1,9,2,8,3,7,4,6] heapq.heapify(x) # 本句运行后，x已变成优先级队列 print(x) >>> [1,3,2,6,8,7,4,9] # x已按堆的优先级排序好 heapq.heappop(x) >>> 1 heapq.heappop(x) >>> 2
（7）itertools
itertools模块包含创建高效迭代器的函数，可以用各种方式对数据执行循环操作。
itertools模块常用函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| chain(iter1, iter2, ..., iterN) | 此函数创建一个新迭代器将所有入参迭代器链接起来，返回的迭代器从iter1的第1项开始，到iterN的最后一项。 |
| chain.from_iterable(iterables) | 一个备用链构造函数。 |
| combinations(iter, r) | 创建一个迭代器，返回iter中所有长度为r的子序列。例如：combinations([1,2,3], 2)生成的序列为：[1,2]、[1,3]、[2,3]。 |
| count([n]) | 创建一个迭代器，生成从n开始的连续整数，如果忽略n则从0开始。如果超出了系统的最大正整数范围，则从系统最小负整数-1继续。 |
| cycle(iter) | 创建一个迭代器，对iter中的元素反复执行循环操作，生成一个迭代器副本。 |
| dropwhile(predicate, iter) | 创建一个迭代器，只要函数perdicate(item)为True，就丢弃iter中的项，若为False则存入此项到新迭代器。 |
| filterfalse() | 创建一个迭代器，仅生成iter中predicate(item)为False的项，若predicate为None，将返回iter中所有计算为False的项。 |
| groupby(iter, [,key]) | 创建一个迭代器，对iterable生成的连续项进行分组，在分组过程中会查找重复项。 |
| islice(iter [,start], stop [,step]) | 创建一个迭代器，生成的项类似于切片返回值：iter[start:stop:step]，但start, stop, step都不能使用负值。 |
| permutations(iter [,r]) | 创建一个迭代器，返回iter中所有长度为r的序列，若省略r，那么序列长度与iter中的项数相同。 |
| product(iter1, iter2, ..., iterN, [repeat=1]) | 创建一个迭代器，生成表示item1, item2等中的项的笛卡尔积的元组。repeaet指定重复生成序列的次数。 |
| repeat(object [,times]) | 创建一个迭代器，重复生成object。times指定重复计数，如果未指定times，将无止尽地返回该对象。 |
| starmap(func [,iter]) | 创建一个迭代器，生成值未func(*item)，只有当iter生成的项适合用于这种调用函数的方式时，此函数才有效。 |
| takewhile(predicate [,iter]) | 创建一个迭代器，深禅iter中predicate(item)未True的项，只要predicate计算未False，迭代就会立刻停止。 |
| tee(iter [,n]) | 从iter创建n个独立的迭代器，创建的迭代器以n元组的形式返回，n的默认值为2。 |
迭代器使用的一些示例：
from itertools import *
# 在数字0,1,...,10,9,8,...,1上无限循环
for i in cycle(chain(range(10), range(10,0-1))):
print(i)
# 创建a中的唯一项列表
a = [1,2,3,4,2,3,4,5]
a.sort()
b = [k for k,g in groupby(a)] # b = [1,2,3,4,5]
# 对x和y中所有可能的值对进行组合迭代
x = [1,2,3]
y = [10,11]
for r in product(x,y):
print(r)
# 生成输出：(1,10), (1,11), (2,10), (2,11), (3,10), (3,11)