Python 中的collections 模块

这个模块中实现了一些类，非常灵活。可以用于替代python 内置的dict 、list 、tuple 、set 类型。并且一些功能是这些内置类型所不存在的。

在网络上找了一些资料,重点说说collections 模块中的 deque 、defaultdict、Counter 类

1、class deque
类似于python 内置的 list ，不过它是一个双向的list。可以在任意一头进行操作

help(collections.deque)

class deque(__builtin__.object)
  deque([iterable[, maxlen]]) --> deque object

deque 的参数应该时一个iterable.

Example:

In [1]: import collections
In [2]: d = collections.deque(‘abcdef‘)
In [3]: print d
deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘])

In [4]: d.append(‘mm‘)         #追加元素
In [5]: print d
deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘, ‘mm‘])

In [6]: d.appendleft(‘gg‘)   #从左追加元素
In [7]: print d
deque([‘gg‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘, ‘mm‘])

In [8]: d.pop()    # pop 一个元素
Out[8]: ‘mm‘
In [9]: print d
deque([‘gg‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘])

In [10]: d.popleft() #从左pop 一个元素
Out[10]: ‘gg‘
In [11]: print d
deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘])

In [12]: d.extend(‘xyz‘)   #扩展
In [13]: print d
deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘, ‘x‘, ‘y‘, ‘z‘])

In [14]: d.extendleft(‘123‘)  #左扩展
In [15]: print d
deque([‘3‘, ‘2‘, ‘1‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘, ‘x‘, ‘y‘, ‘z‘])


In [16]: d.reverse() #反转
In [17]: print d
deque([‘z‘, ‘y‘, ‘x‘, ‘f‘, ‘e‘, ‘d‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘])


In [22]: d.extend(‘1111‘)
In [23]: d.count(‘1‘)      #统计一个元素的个数
Out[23]: 5
In [24]: print d
deque([‘z‘, ‘y‘, ‘x‘, ‘f‘, ‘e‘, ‘d‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘1‘, ‘1‘, ‘1‘, ‘1‘])

In [27]: d.rotate(2)  #右旋转
In [28]: print d
deque([‘1‘, ‘1‘, ‘z‘, ‘y‘, ‘x‘, ‘f‘, ‘e‘, ‘d‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘1‘, ‘1‘])

In [29]: d.rotate(-2) #左旋转
In [30]: print d
deque([‘z‘, ‘y‘, ‘x‘, ‘f‘, ‘e‘, ‘d‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘1‘, ‘1‘, ‘1‘, ‘1‘])

In [31]: d.clear() #清空
In [32]: print d
deque([])

另外在deque 函数中发现一个maxlen参数。主要是限制这个双向list 的 大小

In [34]: d = collections.deque(xrange(10),5)
In [35]: print d
deque([5, 6, 7, 8, 9], maxlen=5)
In [36]:

2、class defaultdict

python 内置的dict 类型有一个setdefault 方法，这个方法的意思是。获取一个dict 中key 对应的value 。若这个key 不存在于dict 中，则在这个dict 设置 key, 这个key 对应的 value 为 defaultdict 设置的相应值

Example:

In [46]: d = {‘Name‘:‘God‘,‘Age‘:28}
In [52]: d.setdefault(‘Name‘)   # 这个key 存在于dict 中，因此返回了对应的value
Out[52]: ‘God‘

In [48]: d.setdefault(‘test‘)   # 这个key不存在于dict 中，因此它被set 到了dict中，没有指定value ，则value 为 None

In [49]: d
Out[49]: {‘Age‘: 28, ‘Name‘: ‘God‘, ‘test‘: None}

In [50]: d.setdefault(‘test2‘,‘test2value‘)  # 这个key不存在于dict 中，因此它被set 到了dict中，指定value 为 "test2value" 
Out[50]: ‘test2value‘

In [51]: d
Out[51]: {‘Age‘: 28, ‘Name‘: ‘God‘, ‘test‘: None, ‘test2‘: ‘test2value‘}

而class defaultdict类似于dict 中的 setdefault函数. 只是它在初始化这个dict 的时候就已经设置了默认值.

Example:

#! /usr/bin/env python

import collections

def default_factory():
    return "defualt value"

#在dict存在一个d[‘foo‘] = ‘bar‘ 的值。若获取不存在于dict中的key，
#则返回default_factory 函数的返回值
d = collections.defaultdict(default_factory,foo=‘bar‘) 
print ‘d:‘,d
print "foo=>",d.get(‘foo‘)
print "foo=>",d[‘foo‘]
print "var=>",d[‘bar‘]

print ‘*‘ * 20
# 定义的这个dict,若key 不存在于dict 中，则将这个key放到dict中，
# 并对这个key赋值为list
d = collections.defaultdict(list) 
print ‘d:‘,d
print "foo=>",d.get(‘foo‘)
print "foo=>",d[‘foo‘]
print "var=>",d[‘bar‘]

执行结果如下:

d: defaultdict(<function default_factory at 0x7f230849e8c0>, {‘foo‘: ‘bar‘})
foo=> bar
foo=> bar
var=> defualt value
********************
d: defaultdict(<type ‘list‘>, {})
foo=> None
foo=> []
var=> []

3、class Counter

我感觉Counter 这个类比较牛，它接受一下几种类型的参数，并返回一个dict

>>> c = Counter()                           # a new, empty counter
>>> c = Counter(‘gallahad‘)                 # a new counter from an iterable
>>> c = Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 2})           # a new counter from a mapping
>>> c = Counter(a=4, b=2)                   # a new counter from keyword args

看看都时什么样的结果：

In [1]: import collections
In [2]: c = collections.Counter()
In [3]: print c
Counter()

In [4]: c = collections.Counter(‘abcdefg‘)
In [5]: print c
Counter({‘a‘: 1, ‘c‘: 1, ‘b‘: 1, ‘e‘: 1, ‘d‘: 1, ‘g‘: 1, ‘f‘: 1})

In [6]: c = collections.Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 2})
In [7]: print c
Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 2})

In [8]: c = collections.Counter(a=4, b=2)
In [9]: print c
Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 2})

那么这个返回的dict 到底是一个什么样的结构呢? 用它自己的原话说是这样的

Elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values

以下通过它本身的几个实例来看具体的使用:

In [10]: c = collections.Counter(‘abcdeabcdabcaba‘)

In [12]: print c
Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘e‘: 1})

In [13]: c.most_common(3)  # 显示出个数最多的三个元素
Out[13]: [(‘a‘, 5), (‘b‘, 4), (‘c‘, 3)]

In [14]: sorted(c)  # 过滤排重
Out[14]: [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘]


In [17]: d = collections.Counter(‘simsalabim‘)
In [18]: c.update(d)  # 将d 这个counter 更新到c 中
In [19]: print c
Counter({‘a‘: 7, ‘b‘: 5, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘i‘: 2, ‘m‘: 2, ‘s‘: 2, ‘e‘: 1, ‘l‘: 1})

总之，Counter 类 所对应的实例，可以参考dict 的方法去操作。在上例中可以使用help(c) 去获得相应的帮助信息。

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