【python3】collections系列介绍

文章来源：http://www.jb51.net/article/48771.htm

　　　　（http://www.cnblogs.com/wushank/p/5122786.html）

修改人：天马流行拳

时间：2016/6/22

 

Collections模块基本介绍

我们都知道，Python拥有一些内置的数据类型，比如str, int, list, tuple, dict等， collections模块在这些内置数据类型的基础上，提供了几个额外的数据类型：

1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类
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
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典

1、可命名元组(namedtuple) 

# 作用：namedtuple主要用来产生可以使用名称来访问元素的数据对象，通常用来增强代码的可读性， 在访问一些tuple类型的数据时尤其好用。

 

创建一个自己的可扩展tuple的类（包含tuple所有功能以及其他功能的类型），在根据类创建对象，然后调用对象

最长用于坐标，普通的元组类似于列表以index编号来访问，而自定义可扩展的可以类似于字典的keys进行访问

下例列举用collections.namedtuple以及普通元组进行元素调用的实例子。

实例1：

 

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【collections方法】

import collections　　　　　　　　#导入collections模块

 

mytuple = collections.namedtuple('mytuple',['x','y','z'])　　　#调用namedtuple方法来定义mytuple的变量，并创建一个名称为['x','y','z']的列表。

 

a = mytuple(3,5,7)　　　　　　　　#给mytuple赋值，这里赋值的（3,5,7）是分别赋值给['x','y','z']这个列表中每个元素的。

print(a)

>>>mytuple(x=3, y=5, z=7)  　　 #打印结果可以看出赋值的每个值已经传给了列表中对应的每个元素中了。

 

print(a.x)　　　　　　　　　　　　 #上述我们把mytuple赋给了变量a,所以a=mytuple。那么我们在调用mytuple中的元素时，要使用a.x,a.y,a.z的方式去调用。

 

>>>3

 

print(a.x*a.z)　　　　　　　　　　#a.x=3，a.z=7那么再相乘结果为21

 

>>>21

 

 

【普通tuple调用方法】

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mytuple = (3,5,7)　　　　　　　　#生成一个普通的数字元组

print(mytuple)

 

>>>(3,5,7)

 

print(mytuple[0]*mytuple[2])   #在做元素调用以及算法计算时，因为元组调用元素跟列表一样是通过index编号来访问的所以要取出每个元素必须使用坐标，然后再做计算。

 

>>>21

 总结：通过上述方法可以看出使用collections模块中的namedtuple方法可以给每个元素起别名，通过名称调用的方式来获取值使用。而普通元组的方法必须通过下标的方式来取值。

实例2：

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from collections import namedtuple　　　　　　　　　　　　　　　　#通过from import的方式直接调用collections模块中namedtuple这个方法。而import collections是导入这个模块中所有的方法。这种调用在使用时必须collections.namedtuple的方式来使用。

 

websites = [

    ('Sohu', 'http://www.google.com/', u'liupeng'),

    ('Sina', 'http://www.sina.com.cn/', u'tony'),

    ('163', 'http://www.163.com/', u'jack')

]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#假设我们有一个列表，列表中有三个元组，每个元组中的元素都是不同格式的字符串

 

Website = namedtuple('Website_list', ['name', 'url', 'founder'])  #通过调用namedtuple，来设置一个列表'Website_list'是这个列表的别名.而['name','url','founder']的命名是分别为了分配给大列表websites中哥哥元组中的各个元素的。

for i in websites:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# for循环websites这个大列表，这里的i循环得出的结果是这个大列表中每个元组

    x = Website._make(i)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #从已经存在迭代对象或者序列生成一个新的命名元组。 Website是namedtuple('Website_list', ['name', 'url', 'founder'])的内容，._make(i)是websites各个元组的内容，把这两个元组重组成新的元组。

    print (x)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#x打印结果如下，生成了新的命名元组。是使用了namedtuple中._make的方法生成的。

 

# Result:

Website_list(name='Sohu', url='http://www.google.com/', founder='liupeng')

Website_list(name='Sina', url='http://www.sina.com.cn/', founder='tony')

Website_list(name='163', url='http://www.163.com/', founder='jack')

 

 2、队列(deque)

作用：deque其实是 double-ended queue 的缩写，翻译过来就是双端队列，它最大的好处就是实现了从队列 头部快速增加和取出对象: .popleft(), .appendleft() 。

 

 

 

a = collections.deque(range(9))　　　　 　　#通过调用collections中deque方法来创建一个数字列表。[0,1,2,3,4,5,6,7,8]a.appendleft(4)　　　　　　　　　　　　　　　　#.appendleft（传参）  是把传的参数添加到列表的最左边。appendleft一次只支持传一个参数。a.extend([1,2,3,4,5])　　　　　　　　　　　　#.extend（）以及append（）方法是把传的参数添加到列表的最后边。而.extend（【列表，或者元组】）可以把列表中的各个元素传到列表中生成一个新的列表。print(a.count(3))　　　　　　　　　　　　　　 #a.count()括号中的参数可以指定。count是查看出现的次数的。按照上例除了生成原列表中生成的数字3以外，我们在extend列表的时候又有一个3，所以count出来的结果应该是2.说明3出现了2次。print(a)

 

 3、counter计数器

 计数器是一个非常常用的功能需求，collections也贴心的为你提供了这个功能。如果counter(dict)是对字典的一个补充，如果counter(list)则是对列表的补充，初步测试对字典的值进行排序。

 

实例1：

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a = collections.Counter('ababc')　　　　　　　　　　　　　　#通过Counter创建a跟b两个元组，元组中的元素是以字典的方式显示的。通过字典把每个元素重复的次数做统计分别作为字典的keys跟values.例如：Counter({'b': 2, 'a': 2, 'c': 1})　

b = collections.Counter('1234abd')

 

print(a.most_common(3))　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 显示n个个数。变量.most_common()中填写的位数代表从大到小取前几个数值的意思。例如是3的话，只会去3位数值[('b', 2), ('a', 2), ('c', 1)]

print(a)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#结果为[('b', 2), ('a', 2), ('c', 1)]

a.update(b)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 把b中的值传到a中。组合一个新的元组。（叠加）

print(a)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#结果为Counter({'a': 3, 'b': 3, '1': 1, '4': 1, 'c': 1, 'd': 1, '3': 1, '2': 1})，因为字典是无序的所以不是按照顺序排列的。但是可以看出b中的元素已经传到了a中。

a.subtract(b)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#于.update（）相反。.subtract（）是表示相减。但是虽然相减了，仍然会把相减后不存在的key中的value以0的方式显示。

print(a)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #结果为Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 1, '1': 0, '4': 0, 'd': 0, '3': 0, '2': 0})

 

  

 

# Result：

[('b', 2), ('a', 2), ('c', 1)]

Counter({'b': 2, 'a': 2, 'c': 1})

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

Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 1, '1': 0, '4': 0, 'd': 0, '3': 0, '2': 0})

实例2：

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# Result：

 """

下面这个例子就是使用Counter模块统计一段句子里面所有字符出现次数

"""

from collections import Counter

s = '''A Counter is a dict subclass for counting hashable objects. It is an unordered collection where elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values. Counts are allowed to be any integer value including zero or negative counts. The Counter class is similar to bags or multisets in other languages.'''.lower()  

#.lower()这里指把字符串中所有的内容以小写字母呈现。（大写转小写）

 

print(s)

c = Counter(s)

print (c.most_common(5))　　　　　　　　　　　　　　# 获取出现频率最高的5个字符

 

 

# Result：

a counter is a dict subclass for counting hashable objects. it is an unordered collection where elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values. counts are allowed to be any integer value including zero or negative counts. the counter class is similar to bags or multisets in other languages.

[(' ', 54), ('e', 32), ('s', 25), ('a', 24), ('t', 24)]

 4、有序字典(orderedDict )

在Python中，dict这个数据结构由于hash的特性，是无序的，这在有的时候会给我们带来一些麻烦， 幸运的是，collections模块为我们提供了OrderedDict，当你要获得一个有序的字典对象时，用它就对了。

 

案例:

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import collections

 

dic = collections.OrderedDict()  #创建有序字典下列分别是创建有序字典中的keys跟values

 

dic['name'] = 'liupeng'

 

dic['Job'] = 'IT'

 

dic['City'] = 'YanTai'

 

print(dic)

 

  

 

# Result：

OrderedDict([('name', 'liupeng'), ('Job', 'IT'), ('City', 'YanTai')])　　　　#打印有序字典结果

 

dic['school'] = 'DaLian'　　　　#往有序字典中添加新的Key跟value

 

print(dic)

 

# Result：

OrderedDict([('name', 'liupeng'), ('Job', 'IT'), ('City', 'YanTai'), ('school', 'DaLian')])　　　　#从打印有序字典结果中可以看出添加的key跟value已经追加到有序字典中去了

 

#这里就不列举无序字典例子了。有序字典最大的好处就是它有序。。。接下来你懂得。（- * -））

 

 

dic1 = {'name1':'liupeng1','job1':'IT1','city1':'yantai1'}

 

print(dic1)

 5、默认字典(defaultdict) 

 即为字典中的values设置一个默认类型：

 defaultdict的参数默认是dict，也可以为list,tuple

 

实例说明1：

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在使用的dict时，无法指定values的类型，在赋值时要进行判断，具体如下：

 

values = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]

 

mydic = {}

 

for v in values:

    if v > 66:

        if 'k1' in mydic:　　　　　　　　#python2.7中有个.has_key的方法。在3.0以后版本中被废除，用in来替代。python2.7用法：if my_dict.has_key('k1')

            mydic['k1'].append(v)

 

        else:

            mydic['k1']=[v]

 

    else:

        if 'k2' in mydic:

            mydic['k2'].append(v)

 

        else:

            mydic['k2']= [v]

             

print(mydic)

 

# Result:

{'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]}

 

而在使用了defaultdict时，代码进行了简化：

 

from collections import defaultdict

 

values = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]

 

my_dict = defaultdict(list)

 

for v in values:　　　　　　　　　　#v始终都是my_dict中的values,而defaultdict(list)后我们对于keys的指定对比上例就方便很多。不用再做一层if判断了。

    if v >66:

        my_dict['k1'].append(v)

 

    else:

        my_dict['k2'].append(v)

 

print(my_dict)

 

# Result:

defaultdict(<class 'list'>, {'k1': [77, 88, 99, 90], 'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66]})

 实例说明2：

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from collections import defaultdict

 

members = [

    ['male', 'John'],

    ['male', 'Jack'],

    ['female', 'Lily'],

    ['male', 'Pony'],

    ['female', 'Lucy'],

]

result = defaultdict(list)

for sex, name in members:　　　　　　　　#这里设置2个变量作为字典(result)中的key跟value.

    result[sex].append(name)　　　　　　#这里把[sex]作为了字典中的key，name这个变量作为了value并append到字典result对应的key中。

print (result)

 

# Result:

defaultdict(<class 'list'>, {'female': ['Lily', 'Lucy'], 'male': ['John', 'Jack', 'Pony']})

以上代码均在python3.4版本中测试过。上面只是非常简单的介绍了一下collections模块的主要内容，主要目的就是当你碰到适合使用 它们的场所时，能够记起并使用它们，起到事半功倍的效果。如果要对它们有一个更全面和深入了解的话，还是建议阅读官方文档和模块源码。https://docs.python.org/2/library/collections.html#module-collections

“今天的努力都是明天别人对你的膜拜，今天的停滞就是明天别人对你的唾弃！“