Python: collections模块实例透析

Collections模块

collections模块提供了一些python内置数据类型的扩展，比如OrderedDict，defaultdict，namedtuple，deque，counter等，简单实用，非常值得学习了解。

import collections

1. OrderedDict

顾名思义，有顺序的词典，次序不再是随机的。普通的dict不记录插入的顺序，遍历其值的时候是随机的，相反，OrderedDict记录插入的顺序，在迭代的时候可以看出差异。

遍历

print 'Regular dictionary:'d = {}
d['a'] = 'A'd['b'] = 'B'd['c'] = 'C'for key, value in d.items():    print key, value

Regular dictionary:
a A
c C
b B

print 'OrderedDict:'d = collections.OrderedDict()
d['a'] = 'A'd['b'] = 'B'd['c'] = 'C'for key, value in d.items():    print key, value

OrderedDict:
a A
b B
c C

相等比较

比较两个词典是否相等，普通词典比较只看内容，内容相同即判定相等为真；而OrderedDict同时会考虑顺序，item被添加的顺序。

print 'dict       :',
d1 = {}
d1['a'] = 'A'd1['b'] = 'B'd1['c'] = 'C'd2 = {}
d2['b'] = 'B'd2['a'] = 'A'd2['c'] = 'C'print d1 == d2

dict       : True

print 'OrderedDict:',
d1 = collections.OrderedDict()
d1['a'] = 'A'd1['b'] = 'B'd1['c'] = 'C'd2 = collections.OrderedDict()
d2['b'] = 'B'd2['a'] = 'A'd2['c'] = 'C'print d1 == d2

OrderedDict: False

2. defaultdict

普通词典，当你访问没有的键值时，会抛出异常，用defaultdict，可以预先给定默认值，尤其默认值是需要做累积或聚合操作的时候(比如计数)。defaultdict接受一个参数default_factory，该函数负责返回特定的值，可以自定义，也可以用list(返回[ ]) set(返回set()) 或int(返回0)，直接上例子说的比较清楚。

defaultdict其实是继承dict类后。添加了__missing__(key)方法，用于处理KeyError异常。

def default_factory():
    return 'This is default string value'd = collections.defaultdict(default_factory)print d['foo']

This is default string value

这里没有定义d['foo']，但是可以访问，并返回值。下面看点更厉害的！

list

把default_factory设定为list可以方便地把一系列键值对group起来。默认会返回空的list，下面例子把相同的键group在一起。

s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
d = collections.defaultdict(list)for k, v in s:
    d[k].append(v)    # simpler and faster than d.setdefault(k, []).append(v)d.items()

[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

int

计数的时候特别方便，比如要统计每个键值出现多少次。

s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
d = collections.defaultdict(int)for k, v in s:
    d[k] += 1d.items()

[('blue', 2), ('red', 1), ('yellow', 2)]

s = 'mississippi'd = collections.defaultdict(int)for k in s:
    d[k] += 1d.items()

[('i', 4), ('p', 2), ('s', 4), ('m', 1)]

set

和list功能类似，但返回set(),剔除了重复元素。

s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]
d = collections.defaultdict(set)for k, v in s:
    d[k].add(v)
d.items()

[('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]

3. namedtuple

默认的tuple是用数字做索引的，而namedtuple是可以按名字访问，对fields很多，或者创建和使用场景离得比较远的情况，比较有用。

bob = ('Bob', 30, 'male')print 'Representation:', bob

jane = ('Jane', 29, 'female')print '\nField by index:', jane[0]print '\nFields by index:'for p in [ bob, jane ]:    print '%s is a %d year old %s' % p

Representation: ('Bob', 30, 'male')

Field by index: Jane

Fields by index:
Bob is a 30 year old male
Jane is a 29 year old female

由于不同的nametuple不一样，我们要单独定义，同时按name访问(依然可以按数字访问)。

# define namedtuplePerson = collections.namedtuple('Person','name age gender')print 'Type of Person:', type(Person)
bob = Person(name='Bob', age=30, gender='male')print '\nRepresentation:', bob

bob = Person('Bob',30,'male') # also supportedprint 'Representation:', bob

jane = Person(name='Jane', age=29, gender='female')print '\nField by name:', jane.nameprint 'Field by name:', jane[0]

Type of Person: <type 'type'>

Representation: Person(name='Bob', age=30, gender='male')
Representation: Person(name='Bob', age=30, gender='male')

Field by name: Jane
Field by name: Jane

4. deque

即double-ended queue，双向队列，支持任何一侧的add和remove操作。普通的stack和queue是deque的退化形式。

当然，deque依然是sequence，所以一些列表类似的操作也是支持的。

d = collections.deque('abcdefg')print 'Deque:', dprint 'Length:', len(d)print 'Left end:', d[0]print 'Right end:', d[-1]

d.remove('c')print 'remove(c)', d

Deque: deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
Length: 7Left end: a
Right end: gremove(c) deque(['a', 'b', 'd', 'e', 'f', 'g'])

populating

往队列push元素

import collections# Add to the rightd = collections.deque()
d.extend('abcdefg') # append with elements from the iterableprint 'extend    :', d
d.append('h')print 'append    :', d# Add to the leftd = collections.deque()
d.extendleft('abcdefg')print 'extendleft:', d
d.appendleft('h')print 'appendleft:', d

extend    : deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
append    : deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
extendleft: deque(['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a'])
appendleft: deque(['h', 'g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a'])

consuming

从双向队列pop元素。

print 'From the right:'d = collections.deque('abcdefg')while True:    try:        print d.pop(),    except IndexError:        break

From the right:
g f e d c b a

print '\nFrom the left:'d = collections.deque('abcdefg')while True:    try:        print d.popleft(),    except IndexError:        break

From the left:
a b c d e f g

5. Counter

计数器，顾名思义。构造器接受以下形式，实现初始化。

print collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])print collections.Counter({'a':2, 'b':3, 'c':1})print collections.Counter(a=2, b=3, c=1)

Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

update

c = collections.Counter()print 'Initial :', c

c.update('abcdaab')print 'Sequence:', c

c.update({'a':1,'d':5}) # increse not replaceprint 'Dict    :', c # add to a and d

Initial : Counter()
Sequence: Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1})
Dict    : Counter({'d': 6, 'a': 4, 'b': 2, 'c': 1})

访问

访问时候利用和字典一样的API。但对于没有的键，不会抛出异常，而是计数为0。

c = collections.Counter('abcdaab')for letter in 'abcde':    print '%s : %d' % (letter, c[letter])

a : 3
b : 2
c : 1
d : 1
e : 0

elements

产生包含所有元素的一个迭代器。

c = collections.Counter('China')
c['z'] = 0print cprint list(c.elements())

Counter({'a': 1, 'C': 1, 'i': 1, 'h': 1, 'n': 1, 'z': 0})
['a', 'C', 'i', 'h', 'n']

most_common()

返回前n个最常见的。

c = collections.Counter('abcdaab')
c.most_common(2)

[('a', 3), ('b', 2)]

作者：米乐乐果
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