• collections模块


    collections模块

    在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

    1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

    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   (不重要可以忘记)

    4.OrderedDict: 有序字典

    5.defaultdict: 带有默认值的字典

    1.namedtuple:   定义方法:   namedtuple('名称', [属性list]):

    们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:

     

    p = (1,2)
    print(p)
    #(1, 2)

    但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

    这时,namedtuple就派上了用场:

    import collections
    port = collections.namedtuple('por',['x','y'])
    p = port(1,2)
    print(p.x)
    print(p.y)

    #1
    #2

    2.deque:

    使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。

    deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈:

    import collections
    lis = collections.deque(['a','b','c','d'])
    lis.append('x')
    print(lis)   #deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'x'])
    lis.appendleft('z')
    print(lis)  #deque(['z', 'a', 'b', 'c', 'd', 'x'])

    deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

    3.OrderedDict:

    使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。

    如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict

    import collections
    d = dict([('x',1),('y',2),('z',3)])
    print(d) #{'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
    
    od = collections.OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    print(od) #OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

    4.defaultdict :

    有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

    即: {'k1': 大于66 'k2': 小于66}
    values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
    my_dict = {}
    for value in values:
        if value>66:
            if my_dict.get('k1'):
                my_dict['k1'].append(value)
            else:
                my_dict['k1'] = [value]
        else:
            if my_dict.get('k2'):
                my_dict['k2'].append(value)
            else:
                my_dict['k2'] = [value]
    print(my_dict)
    # {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]}

    使dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict

    from collections import defaultdict
    
    values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
    my_dict = defaultdict(list)
    for value in values:
        if value>66:
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'].append(value)
    
    print(my_dict) #defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})
    View Code

    使dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict

    from collections import defaultdict
    dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
    dd['key1'] = 'abc'
    print(dd['key1']) # key1存在
    # 'abc'
    print(dd['key2']) # key2不存在,返回默认值
    # 'N/A'
    View Code

    5.Counter:

    Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

    c = Counter('abcdeabcdabcaba')
    print c
    输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
  • 相关阅读:
    分别针对Customers表与Order表的通用查询操作
    类的继承
    kubernetes service 原理解析
    k8s生命周期-钩子函数
    深入理解Pod-初始化容器
    为 Pod 或容器配置安全性上下文
    Docker四种网络模式
    python中__new__方法详解及使用
    浅析python析构函数
    k8s中的网络
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaojingyu/p/9001743.html
Copyright © 2020-2023  润新知