Python容器的用法

這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python容器的用法的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

Python容器使用的5個技巧和2個誤區(qū)

“容器”這兩個字很少被 Python 技術(shù)文章提起。一看到“容器”，大家想到的多是那頭藍(lán)色小鯨魚：Docker，但這篇文章和它沒有任何關(guān)系。本文里的容器，是 Python 中的一個抽象概念，是對專門用來裝其他對象的數(shù)據(jù)類型的統(tǒng)稱。

在 Python 中，有四類最常見的內(nèi)建容器類型： 列表（list）、 元組（tuple）、 字典（dict）、 集合（set）。通過單獨(dú)或是組合使用它們，可以高效的完成很多事情。

Python 語言自身的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)也與這些容器類型息息相關(guān)。比如 Python 的類實(shí)例屬性、全局變量 globals() 等就都是通過字典類型來存儲的。

在這篇文章里，我首先會從容器類型的定義出發(fā)，嘗試總結(jié)出一些日常編碼的最佳實(shí)踐。之后再圍繞各個容器類型提供的特殊機(jī)能，分享一些編程的小技巧。

當(dāng)我們談?wù)撊萜鲿r，我們在談些什么？

我在前面給了“容器”一個簡單的定義：專門用來裝其他對象的就是容器。但這個定義太寬泛了，無法對我們的日常編程產(chǎn)生什么指導(dǎo)價值。要真正掌握 Python 里的容器，需要分別從兩個層面入手：

   ·底層實(shí)現(xiàn)：內(nèi)置容器類型使用了什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？某項(xiàng)操作如何工作？

   ·高層抽象：什么決定了某個對象是不是容器？哪些行為定義了容器？

下面，讓我們一起站在這兩個不同的層面上，重新認(rèn)識容器。

底層看容器

Python 是一門高級編程語言，它所提供的內(nèi)置容器類型，都是經(jīng)過高度封裝和抽象后的結(jié)果。和“鏈表”、“紅黑樹”、“哈希表”這些名字相比，所有 Python 內(nèi)建類型的名字，都只描述了這個類型的功能特點(diǎn)，其他人完全沒法只通過這些名字了解它們的哪怕一丁點(diǎn)內(nèi)部細(xì)節(jié)。

這是 Python 編程語言的優(yōu)勢之一。相比 C 語言這類更接近計算機(jī)底層的編程語言，Python 重新設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了對編程者更友好的內(nèi)置容器類型，屏蔽掉了內(nèi)存管理等額外工作。為我們提供了更好的開發(fā)體驗(yàn)。

但如果這是 Python 語言的優(yōu)勢的話，為什么我們還要費(fèi)勁去了解容器類型的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)呢？答案是：關(guān)注細(xì)節(jié)可以幫助我們編寫出更快的代碼。

寫更快的代碼

1. 避免頻繁擴(kuò)充列表/創(chuàng)建新列表

所有的內(nèi)建容器類型都不限制容量。如果你愿意，你可以把遞增的數(shù)字不斷塞進(jìn)一個空列表，最終撐爆整臺機(jī)器的內(nèi)存。

在 Python 語言的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)里，列表的內(nèi)存是按需分配的[注1]，當(dāng)某個列表當(dāng)前擁有的內(nèi)存不夠時，便會觸發(fā)內(nèi)存擴(kuò)容邏輯。而分配內(nèi)存是一項(xiàng)昂貴的操作。雖然大部分情況下，它不會對你的程序性能產(chǎn)生什么嚴(yán)重的影響。但是當(dāng)你處理的數(shù)據(jù)量特別大時，很容易因?yàn)閮?nèi)存分配拖累整個程序的性能。

還好，Python 早就意識到了這個問題，并提供了官方的問題解決指引，那就是：“變懶”。

如何解釋“變懶”？ range() 函數(shù)的進(jìn)化是一個非常好的例子。

在 Python 2 中，如果你調(diào)用 range(100000000)，需要等待好幾秒才能拿到結(jié)果，因?yàn)樗枰祷匾粋€巨大的列表，花費(fèi)了非常多的時間在內(nèi)存分配與計算上。但在 Python 3 中，同樣的調(diào)用馬上就能拿到結(jié)果。因?yàn)楹瘮?shù)返回的不再是列表，而是一個類型為 range 的懶惰對象，只有在你迭代它、或是對它進(jìn)行切片時，它才會返回真正的數(shù)字給你。

所以說，為了提高性能，內(nèi)建函數(shù) range “變懶”了。而為了避免過于頻繁的內(nèi)存分配，在日常編碼中，我們的函數(shù)同樣也需要變懶，這包括：

·更多的使用 yield 關(guān)鍵字，返回生成器對象

·盡量使用生成器表達(dá)式替代列表推導(dǎo)表達(dá)式

·生成器表達(dá)式： (iforinrange(100))

·列表推導(dǎo)表達(dá)式： [iforinrange(100)]

·盡量使用模塊提供的懶惰對象：

·使用 re.finditer 替代 re.findall

·直接使用可迭代的文件對象： forlineinfp，而不是 forlineinfp.readlines()

2. 在列表頭部操作多的場景使用 deque 模塊

列表是基于數(shù)組結(jié)構(gòu)（Array）實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)你在列表的頭部插入新成員（ list.insert(0,item)）時，它后面的所有其他成員都需要被移動，操作的時間復(fù)雜度是 O(n)。這導(dǎo)致在列表的頭部插入成員遠(yuǎn)比在尾部追加（ list.append(item) 時間復(fù)雜度為 O(1)）要慢。

如果你的代碼需要執(zhí)行很多次這類操作，請考慮使用 collections.deque 類型來替代列表。因?yàn)?deque 是基于雙端隊(duì)列實(shí)現(xiàn)的，無論是在頭部還是尾部追加元素，時間復(fù)雜度都是 O(1)。

3. 使用集合/字典來判斷成員是否存在

當(dāng)你需要判斷成員是否存在于某個容器時，用集合比列表更合適。因?yàn)?itemin[...] 操作的時間復(fù)雜度是 O(n)，而 itemin{...} 的時間復(fù)雜度是 O(1)。這是因?yàn)樽值渑c集合都是基于哈希表（Hash Table）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的。

# 這個例子不是特別恰當(dāng)，因?yàn)楫?dāng)目標(biāo)集合特別小時，使用集合還是列表對效率的影響微乎其微
# 但這不是重點(diǎn) :)
VALID_NAMES = ["piglei", "raymond", "bojack", "caroline"]
# 轉(zhuǎn)換為集合類型專門用于成員判斷
VALID_NAMES_SET = set(VALID_NAMES)
def validate_name(name):
    if name not in VALID_NAMES_SET:
        # 此處使用了 Python 3.6 添加的 f-strings 特性
        raise ValueError(f"{name} is not a valid name!")

Hint: 強(qiáng)烈建議閱讀 TimeComplexity - Python Wiki，了解更多關(guān)于常見容器類型的時間復(fù)雜度相關(guān)內(nèi)容。

如果你對字典的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)感興趣，也強(qiáng)烈建議觀看 Raymond Hettinger 的演講 Modern Dictionaries(YouTube)

高層看容器

Python 是一門“鴨子類型”語言：“當(dāng)看到一只鳥走起來像鴨子、游泳起來像鴨子、叫起來也像鴨子，那么這只鳥就可以被稱為鴨子?！彼?，當(dāng)我們說某個對象是什么類型時，在根本上其實(shí)指的是：這個對象滿足了該類型的特定接口規(guī)范，可以被當(dāng)成這個類型來使用。而對于所有內(nèi)置容器類型來說，同樣如此。

打開位于 collections 模塊下的 abc（“抽象類 Abstract Base Classes”的首字母縮寫）子模塊，可以找到所有與容器相關(guān)的接口（抽象類）[注2]定義。讓我們分別看看那些內(nèi)建容器類型都滿足了什么接口：

·列表（list）：滿足 Iterable、 Sequence、 MutableSequence 等接口

·元組（tuple）：滿足 Iterable、 Sequence

·字典（dict）：滿足 Iterable、 Mapping、 MutableMapping [注3]

·集合（set）：滿足 Iterable、 Set、 MutableSet [注4]

每個內(nèi)置容器類型，其實(shí)就是滿足了多個接口定義的組合實(shí)體。比如所有的容器類型都滿足 “可被迭代的”（Iterable） 這個接口，這意味著它們都是“可被迭代”的。但是反過來，不是所有“可被迭代”的對象都是容器。就像字符串雖然可以被迭代，但我們通常不會把它當(dāng)做“容器”來看待。

了解這個事實(shí)后，我們將在 Python 里重新認(rèn)識面向?qū)ο缶幊讨凶钪匾脑瓌t之一：面向接口而非具體實(shí)現(xiàn)來編程。

讓我們通過一個例子，看看如何理解 Python 里的“面向接口編程”。

寫擴(kuò)展性更好的代碼

某日，我們接到一個需求：有一個列表，里面裝著很多用戶評論，為了在頁面正常展示，需要將所有超過一定長度的評論用省略號替代。

這個需求很好做，很快我們就寫出了第一個版本的代碼：

# 注：為了加強(qiáng)示例代碼的說明性，本文中的部分代碼片段使用了Python 3.5
# 版本添加的 Type Hinting 特性
 
def add_ellipsis(comments: typing.List[str], max_length: int = 12):
    """如果評論列表里的內(nèi)容超過 max_length，剩下的字符用省略號代替
    """
    index = 0
    for comment in comments:
        comment = comment.strip()
        if len(comment) > max_length:
            comments[index] = comment[:max_length] + '...'
        index += 1
    return comments
comments = [
    "Implementation note",
    "Changed",
    "ABC for generator",
]
print("\n".join(add_ellipsis(comments)))
# OUTPUT:
# Implementati...
# Changed
# ABC for gene...

上面的代碼里， add_ellipsis 函數(shù)接收一個列表作為參數(shù)，然后遍歷它，替換掉需要修改的成員。這一切看上去很合理，因?yàn)槲覀兘拥降淖钤夹枨缶褪牵骸坝幸粋€ 列表，里面...”。但如果有一天，我們拿到的評論不再是被繼續(xù)裝在列表里，而是在不可變的元組里呢？

那樣的話，現(xiàn)有的函數(shù)設(shè)計就會逼迫我們寫出 add_ellipsis(list(comments)) 這種即慢又難看的代碼了。

面向容器接口編程

我們需要改進(jìn)函數(shù)來避免這個問題。因?yàn)?add_ellipsis 函數(shù)強(qiáng)依賴了列表類型，所以當(dāng)參數(shù)類型變?yōu)樵M時，現(xiàn)在的函數(shù)就不再適用了（原因：給 comments[index] 賦值的地方會拋出 TypeError 異常）。如何改善這部分的設(shè)計？秘訣就是：讓函數(shù)依賴“可迭代對象”這個抽象概念，而非實(shí)體列表類型。

使用生成器特性，函數(shù)可以被改成這樣：

def add_ellipsis_gen(comments: typing.Iterable[str], max_length: int = 12):
    """如果可迭代評論里的內(nèi)容超過 max_length，剩下的字符用省略號代替
    """
    for comment in comments:
        comment = comment.strip()
        if len(comment) > max_length:
            yield comment[:max_length] + '...'
        else:
            yield comment
print("\n".join(add_ellipsis_gen(comments)))

在新函數(shù)里，我們將依賴的參數(shù)類型從列表改成了可迭代的抽象類。這樣做有很多好處，一個最明顯的就是：無論評論是來自列表、元組或是某個文件，新函數(shù)都可以輕松滿足：

# 處理放在元組里的評論
comments = ("Implementation note", "Changed", "ABC for generator")
print("\n".join(add_ellipsis_gen(comments)))
# 處理放在文件里的評論
with open("comments") as fp:
    for comment in add_ellipsis_gen(fp):
        print(comment)

將依賴由某個具體的容器類型改為抽象接口后，函數(shù)的適用面變得更廣了。除此之外，新函數(shù)在執(zhí)行效率等方面也都更有優(yōu)勢?，F(xiàn)在讓我們再回到之前的問題。從高層來看，什么定義了容器？

答案是：各個容器類型實(shí)現(xiàn)的接口協(xié)議定義了容器。不同的容器類型在我們的眼里，應(yīng)該是 是否可以迭代、 是否可以修改、 有沒有長度 等各種特性的組合。我們需要在編寫相關(guān)代碼時，更多的關(guān)注容器的抽象屬性，而非容器類型本身，這樣可以幫助我們寫出更優(yōu)雅、擴(kuò)展性更好的代碼。

Hint：在 itertools 內(nèi)置模塊里可以找到更多關(guān)于處理可迭代對象的寶藏。

常用技巧

1. 使用元組改善分支代碼

有時，我們的代碼里會出現(xiàn)超過三個分支的 if/else 。就像下面這樣：

import time
 
def from_now(ts):
    """接收一個過去的時間戳，返回距離當(dāng)前時間的相對時間文字描述
    """
    now = time.time()
    seconds_delta = int(now - ts)
    if seconds_delta < 1:
        return "less than 1 second ago"
    elif seconds_delta < 60:
        return "{} seconds ago".format(seconds_delta)
    elif seconds_delta < 3600:
        return "{} minutes ago".format(seconds_delta // 60)
    elif seconds_delta < 3600 * 24:
        return "{} hours ago".format(seconds_delta // 3600)
    else:
        return "{} days ago".format(seconds_delta // (3600 * 24))
now = time.time()
print(from_now(now))
print(from_now(now - 24))
print(from_now(now - 600))
print(from_now(now - 7500))
print(from_now(now - 87500))
# OUTPUT:
# less than 1 second ago
# 24 seconds ago
# 10 minutes ago
# 2 hours ago
# 1 days ago

上面這個函數(shù)挑不出太多毛病，很多很多人都會寫出類似的代碼。但是，如果你仔細(xì)觀察它，可以在分支代碼部分找到一些明顯的“邊界”。比如，當(dāng)函數(shù)判斷某個時間是否應(yīng)該用“秒數(shù)”展示時，用到了 60。而判斷是否應(yīng)該用分鐘時，用到了 3600。

從邊界提煉規(guī)律是優(yōu)化這段代碼的關(guān)鍵。如果我們將所有的這些邊界放在一個有序元組中，然后配合二分查找模塊 bisect。整個函數(shù)的控制流就能被大大簡化：

import bisect
# BREAKPOINTS 必須是已經(jīng)排好序的，不然無法進(jìn)行二分查找
BREAKPOINTS = (1, 60, 3600, 3600 * 24)
TMPLS = (
    # unit, template
    (1, "less than 1 second ago"),
    (1, "{units} seconds ago"),
    (60, "{units} minutes ago"),
    (3600, "{units} hours ago"),
    (3600 * 24, "{units} days ago"),
)
def from_now(ts):
    """接收一個過去的時間戳，返回距離當(dāng)前時間的相對時間文字描述
    """
    seconds_delta = int(time.time() - ts)
    unit, tmpl = TMPLS[bisect.bisect(BREAKPOINTS, seconds_delta)]
    return tmpl.format(units=seconds_delta // unit)

除了用元組可以優(yōu)化過多的 if/else 分支外，有些情況下字典也能被用來做同樣的事情。關(guān)鍵在于從現(xiàn)有代碼找到重復(fù)的邏輯與規(guī)律，并多多嘗試。

2. 在更多地方使用動態(tài)解包

動態(tài)解包操作是指使用 * 或 ** 運(yùn)算符將可迭代對象“解開”的行為，在 Python 2 時代，這個操作只能被用在函數(shù)參數(shù)部分，并且對出現(xiàn)順序和數(shù)量都有非常嚴(yán)格的要求，使用場景非常單一。

def calc(a, b, multiplier=1):
    return (a + b) * multiplier
# Python2 中只支持在函數(shù)參數(shù)部分進(jìn)行動態(tài)解包
print calc(*[1, 2], **{"multiplier": 10})
# OUTPUT: 30

不過，Python 3 尤其是 3.5 版本后， * 和 ** 的使用場景被大大擴(kuò)充了。舉個例子，在 Python 2 中，如果我們需要合并兩個字典，需要這么做：

def merge_dict(d1, d2):
    # 因?yàn)樽值涫强杀恍薷牡膶ο?，為了避免修改原對象，此處需要?fù)制一個 d1 的淺拷貝
    result = d1.copy()
    result.update(d2)
    return result
user = merge_dict({"name": "piglei"}, {"movies": ["Fight Club"]})

但是在 Python 3.5 以后的版本，你可以直接用 ** 運(yùn)算符來快速完成字典的合并操作：

user = {**{"name": "piglei"}, **{"movies": ["Fight Club"]}}

除此之外，你還可以在普通賦值語句中使用 * 運(yùn)算符來動態(tài)的解包可迭代對象。如果你想詳細(xì)了解相關(guān)內(nèi)容，可以閱讀下面推薦的 PEP。

Hint：推進(jìn)動態(tài)解包場景擴(kuò)充的兩個 PEP：

   ·PEP 3132 -- Extended Iterable Unpacking | Python.org

   ·PEP 448 -- Additional Unpacking Generalizations | Python.org

3. 最好不用“獲取許可”，也無需“要求原諒”

這個小標(biāo)題可能會稍微讓人有點(diǎn)懵，讓我來簡短的解釋一下：“獲取許可”與“要求原諒”是兩種不同的編程風(fēng)格。如果用一個經(jīng)典的需求：“計算列表內(nèi)各個元素出現(xiàn)的次數(shù)” 來作為例子，兩種不同風(fēng)格的代碼會是這樣：

# AF: Ask for Forgiveness
# 要做就做，如果拋出異常了，再處理異常
def counter_af(l):
    result = {}
    for key in l:
        try:
            result[key] += 1
        except KeyError:
            result[key] = 1
    return result
# AP: Ask for Permission
# 做之前，先問問能不能做，可以做再做
def counter_ap(l):
    result = {}
    for key in l:
        if key in result:
            result[key] += 1
        else:
            result[key] = 1
    return result

整個 Python 社區(qū)對第一種 Ask for Forgiveness 的異常捕獲式編程風(fēng)格有著明顯的偏愛。這其中有很多原因，首先，在 Python 中拋出異常是一個很輕量的操作。其次，第一種做法在性能上也要優(yōu)于第二種，因?yàn)樗挥迷诿看窝h(huán)的時候都做一次額外的成員檢查。

不過，示例里的兩段代碼在現(xiàn)實(shí)世界中都非常少見。為什么？因?yàn)槿绻阆虢y(tǒng)計次數(shù)的話，直接用 collections.defaultdict 就可以了：

from collections import defaultdict
 
def counter_by_collections(l):
    result = defaultdict(int)
    for key in l:
        result[key] += 1
    return result

這樣的代碼既不用“獲取許可”，也無需“請求原諒”。整個代碼的控制流變得更清晰自然了。所以，如果可能的話，請盡量想辦法省略掉那些非核心的異常捕獲邏輯。一些小提示：

·操作字典成員時：使用 collections.defaultdict 類型

·或者使用 dict[key]=dict.setdefault(key,0)+1 內(nèi)建函數(shù)

·如果移除字典成員，不關(guān)心是否存在：

·調(diào)用 pop 函數(shù)時設(shè)置默認(rèn)值，比如 dict.pop(key,None)

·在字典獲取成員時指定默認(rèn)值： dict.get(key,default_value)

·對列表進(jìn)行不存在的切片訪問不會拋出 IndexError 異常： ["foo"][100:200]

4. 使用 next() 函數(shù)

next() 是一個非常實(shí)用的內(nèi)建函數(shù)，它接收一個迭代器作為參數(shù)，然后返回該迭代器的下一個元素。使用它配合生成器表達(dá)式，可以高效的實(shí)現(xiàn)“從列表中查找第一個滿足條件的成員”之類的需求。

numbers = [3, 7, 8, 2, 21]
# 獲取并 **立即返回** 列表里的第一個偶數(shù)
print(next(i for i in numbers if i % 2 == 0))
# OUTPUT: 8

5. 使用有序字典來去重

字典和集合的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)保證了它們的成員不會重復(fù)，所以它們經(jīng)常被用來去重。但是，使用它們倆去重后的結(jié)果會丟失原有列表的順序。這是由底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)“哈希表（Hash Table）”的特點(diǎn)決定的。

>>> l = [10, 2, 3, 21, 10, 3]
# 去重但是丟失了順序
>>> set(l)
{3, 10, 2, 21}

如果既需要去重又必須保留順序怎么辦？我們可以使用 collections.OrderedDict 模塊：

Hint: 在 Python 3.6 中，默認(rèn)的字典類型修改了實(shí)現(xiàn)方式，已經(jīng)變成有序的了。并且在 Python 3.7 中，該功能已經(jīng)從 語言的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) 變成了為 可依賴的正式語言特性。

但是我覺得讓整個 Python 社區(qū)習(xí)慣這一點(diǎn)還需要一些時間，畢竟目前“字典是無序的”還是被印在無數(shù)本 Python 書上。所以，我仍然建議在一切需要有序字典的地方使用 OrderedDict。

常見誤區(qū)

1. 當(dāng)心那些已經(jīng)枯竭的迭代器

在文章前面，我們提到了使用“懶惰”生成器的種種好處。但是，所有事物都有它的兩面性。生成器的最大的缺點(diǎn)之一就是：它會枯竭。當(dāng)你完整遍歷過它們后，之后的重復(fù)遍歷就不能拿到任何新內(nèi)容了。

numbers = [1, 2, 3]
numbers = (i * 2 for i in numbers)
# 第一次循環(huán)會輸出 2, 4, 6
for number in numbers:
    print(number)
# 這次循環(huán)什么都不會輸出，因?yàn)榈饕呀?jīng)枯竭了
for number in numbers:
    print(number)

而且不光是生成器表達(dá)式，Python 3 里的 map、filter 內(nèi)建函數(shù)也都有一樣的特點(diǎn)。忽視這個特點(diǎn)很容易導(dǎo)致代碼中出現(xiàn)一些難以察覺的 Bug。

Instagram 就在項(xiàng)目從 Python 2 到 Python 3 的遷移過程中碰到了這個問題。它們在 PyCon 2017 上分享了對付這個問題的故事。訪問文章 Instagram 在 PyCon 2017 的演講摘要，搜索“迭代器”可以查看詳細(xì)內(nèi)容。

2. 別在循環(huán)體內(nèi)修改被迭代對象

這是一個很多 Python 初學(xué)者會犯的錯誤。比如，我們需要一個函數(shù)來刪掉列表里的所有偶數(shù)：

def remove_even(numbers):
   """去掉列表里所有的偶數(shù)
   """
    for i, number in enumerate(numbers):
        if number % 2 == 0:
            # 有問題的代碼
            del numbers[i]
numbers = [1, 2, 7, 4, 8, 11]
remove_even(numbers)
print(numbers)
# OUTPUT: [1, 7, 8, 11]

注意到結(jié)果里那個多出來的“8”了嗎？當(dāng)你在遍歷一個列表的同時修改它，就會出現(xiàn)這樣的事情。因?yàn)楸坏膶ο髇umbers在循環(huán)過程中被修改了。遍歷的下標(biāo)在不斷增長，而列表本身的長度同時又在不斷縮減。這樣就會導(dǎo)致列表里的一些成員其實(shí)根本就沒有被遍歷到。

所以對于這類操作，請使用一個新的空列表保存結(jié)果，或者利用 yield 返回一個生成器。而不是修改被迭代的列表或是字典對象本身。

感謝各位的閱讀！關(guān)于Python容器的用法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！