Python的一個內置模塊Collections怎么使用

這篇文章主要講解了“Python的一個內置模塊Collections怎么使用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python的一個內置模塊Collections怎么使用”吧！

1、模塊說明

collections 是 Python 的一個內置模塊，所謂內置模塊的意思是指 Python 內部封裝好的模塊，無需安裝即可直接使用。

• collections 包含了一些特殊的容器，針對 Python 內置的容器，例如：list、dict、set、tuple，提供了另一種選擇。

• namedtuple：可以創(chuàng)建包含名稱的 tuple。

• deque：類似于 list 的容器，可以快速的在隊列頭部和尾部添加、刪除元素。

• OrderedDict：dict的子類，可以記住元素的添加順序。

• defaultdict：dict的子類，可以調用提供默認值的函數(shù)。

• Counter：dict的子類，計算可hash的對象。

2、 實戰(zhàn)代碼

(1) testNamedTuple函數(shù)

Python 提供了很多非常好用的基本類型，比如不可變類型 tuple，我們可以輕松地用它來表示一個二元向量。

namedtuple 是一個函數(shù)，它用來創(chuàng)建一個自定義的 tuple 對象，并且規(guī)定了 tuple 元素的個數(shù)，并可以用屬性而不是索引來引用 tuple 的某個元素。

如此一來，我們用 namedtuple 可以很方便地定義一種數(shù)據(jù)類型，它具備 tuple 的不變性，又可以根據(jù)屬性來引用，使用十分方便。

本示例中我們使用了一個三維坐標 x,y,z 來定義一個 tuple 對象，對象元素有3個，然后通過坐標值來引用相應的值即可。

from collections import namedtuple
from collections import deque
from collections import defaultdict
from collections import OrderedDict
from collections import Counter
def testNamedTuple():
vector=namedtuple('vector',['x','y','z'])
flag=vector(3,4,5)
print(type(flag))
print(isinstance(flag,vector))
print(isinstance(flag,tuple)) #通過這里的判定我們就可以知曉它是元組類型
print(flag.x,flag.y,flag.z)

(2) testDeque函數(shù)

deque是棧和隊列的一種廣義實現(xiàn)，deque是 "double-end queue" 的簡稱。

deque支持線程安全、有效內存地以近似O(1)的性能在 deque 的兩端插入和刪除元素，盡管 list 也支持相似的操作，但是它主要在固定長度操作上的優(yōu)化，從而在 pop(0) 和 insert(0,v)(會改變數(shù)據(jù)的位置和大小)上有O(n)的時間復雜度。

在數(shù)據(jù)結構中，我們知道隊列和堆棧是兩個非常重要的數(shù)據(jù)類型，一個先進先出，一個后進先出。

在 python 中，使用 list 存儲數(shù)據(jù)時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢，因為 list 是線性存儲，數(shù)據(jù)量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現(xiàn)插入和刪除操作的雙向鏈表結構，非常適合實現(xiàn)隊列和堆棧這樣的數(shù)據(jù)結構。

def testDeque():
list1=[x*x for x in range(101)]
delist=deque(list1) #對列表進行了一次再處理，讓list1列表變成了雙向鏈表結構
delist.append(1000)#將x添加到deque的右側
delist.appendleft(2000)#將x添加到deque的左側
delist.pop(1000)#移除和返回deque中最右側的元素，如果沒有元素，將會報出IndexError；
delist.popleft()#移除和返回deque中最左側的元素，如果沒有元素，將會報出IndexError；
delist.count(1)#返回deque中元素等于1的個數(shù)
delist.remove(10000)#移除第一次出現(xiàn)的value，如果沒有找到，報出ValueError；
delist.reverse()#反轉deque中的元素，并返回None；
list2=[1,3,4,5]
delist.extend(list2)#將可迭代變量iterable中的元素添加至deque的右側
delist.extendleft(list2)#將變量iterable中的元素添加至deque的左側，往左側添加序列的順序與可迭代變量iterable中的元素相反
delist.maxlen()#只讀的屬性，deque的最大長度，如果無解，就返回None
delist.rotate(1)#從右側反轉n步，如果n為負數(shù)，則從左側反轉
delist.clear()#將deque中的元素全部刪除，最后長度為0；

(3)testDefaultdict函數(shù)

defaultdict是內置數(shù)據(jù)類型 dict 的一個子類，基本功能與 dict 一樣，只是重寫了一個方法__missing__(key)和增加了一個可寫的對象變量 default_factory。

使用 dict 字典類型時，如果引用的 key 不存在，就會拋出 KeyError。如果希望 Key 不存在時，返回一個默認值，就可以用 defaultdict。

def testDefaultdict():
dict1= defaultdict(lambda: 'default') #Key不存在時，返回一個默認值，就可以用default，defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的
dict1["k1"]="v1"
print(dict1["k2"])
list2= [('yellow',11),('blue',2),('yellow',3),('blue',4),('red',5),('red',10)]
dict1 = defaultdict(list)#使用list作為default_factory，很容易將一個key-value的序列轉換為一個關于list的詞典
for k,v in list2:
dict1[k].append(v)
print(dict1)

(4) testOrderedDict函數(shù)

OrderedDict類似于正常的詞典，只是它記住了元素插入的順序，當在有序的詞典上迭代時，返回的元素就是它們第一次添加的順序。這樣 dict 就是一個有序的字典。

使用 dict 時，key 是無序的。在對 dict 做迭代時，我們無法確定 key 的順序。但是如果想要保持 key 的順序，可以用 OrderedDict。

def testOrderedDict():
dict1=dict([('aaa', 111), ('ddd',444),('bbb', 222), ('ccc', 333)])
print(dict1)
dict2 = OrderedDict([('ddd',444),('aaa', 111), ('bbb', 222), ('ccc', 333)])#OrderedDict的key會按照插入的順序排列，不是key本身排序
print(dict2)
dict3 = {"banana": 33, "apple": 222, "pear": 1, "orange": 4444}
# dict sorted by key
dict4=OrderedDict(sorted(dict3.items(), key=lambda t: t[0]))
print("dict4",dict4)
# dict sorted by value
dict5=OrderedDict(sorted(dict3.items(), key=lambda t: t[1]))
print("dict5",dict5)
# dict sorted by length of key string
dict6 = OrderedDict(sorted(dict3.items(), key=lambda t: len(t[0])))
print("dict6",dict6)
print(dict6['apple'])

(5) testCounter函數(shù)

def testCounter():
'''counter可以支持方便、快速的計數(shù)'''
str1="abcdefgabcedergeghdjlkabcdefe" #將可迭代的字符串初始化counter
str2=Counter(str1)
print(str2) #從輸出的內容來看，Counter實際上也是dict的一個子類
for k,v in str2.items():
print(k,v)
dict3 = {"banana": 33, "apple": 222, "pear": 1, "orange": 4444,"apples":2}#將dict初始化counter
dict4=Counter(dict3)
print(dict4)
print(dict4["test"])#Counter對象類似于字典，如果某個項缺失，會返回0，而不是報出KeyError；
dict5=Counter(high=9,age=33,money=-1)#將args初始化counter
print(dict5)
#elements返回一個迭代器，每個元素重復的次數(shù)為它的數(shù)目，順序是任意的順序，如果一個元素的數(shù)目少于1，那么elements()就會忽略它；
list1=list(dict5.elements())
print(list1)
#most_common返回一個列表，包含counter中n個最大數(shù)目的元素
#，如果忽略n或者為None，most_common()將會返回counter中的所有元素，元素有著相同數(shù)目的將會以任意順序排列；
str1 = "abcdefgabcedergeghdjlkabcdefe"
list1=Counter(str1).most_common(3)
print(list1)
if __name__ == '__main__':
# testNamedTuple()
# testCounter()
testDefaultdict()
# testDeque()
# testOrderedDict()

感謝各位的閱讀，以上就是“Python的一個內置模塊Collections怎么使用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python的一個內置模塊Collections怎么使用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！