深入Python中的 Collections 模块

collections模块是一个不用不知道，一用就上瘾的模块。这里主要介绍OrderedDict类、defaultdict类、Counter类、namedtuple类和deque类。

collections

collections的常用类型有：

• 计数器(Counter)
• 双向队列(deque)
• 默认字典(defaultdict)
• 有序字典(OrderedDict)
• 可命名元组(namedtuple)

Counter

计数器(counter)以字典的形式返回序列中各个字符出现的次数，值为key，次数为value

Counter是对字典类型的补充，用于追踪值得出现次数 。

import collections 
 
counter = collections.Counter("My name is Runsen") 
print(counter) 

输出如下

Counter({' ': 3, 'n': 3, 'e': 2, 's': 2, 'M': 1, 'y': 1, 'a': 1, 'm': 1, 'i': 1, 'R': 1, 'u': 1}) 

取得元素重复次数的值

print(counter[' ']) 
3 

elements()取得计数器中的所有元素。

注：此处非所有元素集合，而是包含所有元素集合的迭代器.

counter = collections.Counter('abcabcabcdabcdef')  
print(counter) 
# 输出如下 
Counter({'a': 4, 'b': 4, 'c': 4, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 1}) 
 
print(counter.elements()) 
# 输出如下 
at 0x0000025B1477BF98> 
 
print(list(counter.elements())) 
# 输出如下 
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e', 'f'] 

将Counter按照value从大到小排列，获取前N个元素，需要使用函数most_common

# most_common(N)数量从大到小排列，获取前N个元素  
print(counter.most_common(3)) 
# 输出如下 
[('a', 4), ('b', 4), ('c', 4)] 

sorted将Counter中的key进行排序，返回的是所有key的列表

# sorted()列出所有不同的元素并排序  
print(sorted(counter)) 
 
# 输出如下 
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] 

将Counter转换成字符串，字符串的join方法可以解决。注意不是原来的模样。

# 转换成字符串  
print(''.join(counter.elements())) 
# aaaabbbbccccddef 
print(''.join(list(counter.elements()))) 

update()更新计数器，其实在原本的counter更新计数器,如果原来没有，则新建key，如果有value则加一

# update()更新计数器， 
d = collections.Counter('a')  
counter.update(d)  
print(counter)  
# 输出如下 
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 4, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 1}) 

update()更新计数器，那么subtract()相减计数器的values，即原来的计数器中的每一个元素的数量减去后添加的元素的数量

counter.subtract('abdabcabcg')  
print(counter) 
 
# 输出如下 
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'f': 1, 'g': -1}) 

deque

deque支持从任意一端增加和删除元素。更为常用的两种结构，就是栈和队列。

deque的常见操作

#定义一个空的双向队列 
d = collections.deque() 
 
#从右端增加元素 
d.extend("Runsen")  
d.append("Maoli") 
d.append("Python") 
d.append("king") 
 
#从左端增加元素 
d.appendleft('left') 
print(d) 
# 输出如下 (注意：extend和append的区别) 
deque(['left', 'R', 'u', 'n', 's', 'e', 'n', 'Maoli', 'Python', 'king']) 
 
# reverse()反转队列  
print(d.reverse()) 
d.reverse() 
print(d) 
# 输出如下 
None 
deque(['king', 'Python', 'Maoli', 'n', 'e', 's', 'n', 'u', 'R', 'left']) 
 
 
d.reverse() 
d.extend(['qq','ww','ee'])  
print(d)  
# deque(['left', 'R', 'u', 'n', 's', 'e', 'n', 'Maoli', 'Python', 'king', 'qq', 'ww', 'ee']) 
 
 
# count()计数  
print(d.count('R')) 
# 输出如下 
1 
 
# clear()清空队列  
d.clear()  
print(d)  
# 输出如下 
deque([]) 
 
# index()取得元素下标  
print(d.index('Maoli')) 
# 输出如下 
7 
 
# insert()指定位置插入元素  
d.insert(1,'Runsen')  
print(d)  
# deque(['left', 'Runsen',R', 'u', 'n', 's', 'e', 'n', 'Maoli', 'Python', 'king', 'qq', 'ww', 'ee']) 

OrderedDict

使用dict时要保持Key的顺序，可以用OrderedDict。

from collections import OrderedDict  
dic = OrderedDict()  
dic['k1'] = 'v1'  
dic['k2'] = 'v2'  
dic['k3'] = 'v3'  
print(dic)  
# 输出如下 
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) 
 
# 字典所有的键  
print(dic.keys()) 
# 输出如下 
 
odict_keys(['k1', 'k2', 'k3']) 
     
# 字典所有值  
print(dic.values()) 
# 输出如下 
odict_values(['v1', 'v2', 'v3']) 
     
# items() 方法以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组  
print(dic.items()) 
 
# 输出如下 
odict_items([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) 
     
 
#pop()方法，删除指定的键值  
dic.pop('k1')   
print(dic)  
# 输出如下 
OrderedDict([('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) 
 
 
#popitem()方法，默认删除字典最后一个元素  
dic.popitem()  
print(dic)  
# 输出如下 
OrderedDict([('k2', 'v2')]) 
 
# update()更新字典  
dic.update({'k1':'v1111','k10':'v10'})  
print(dic)  
# 输出如下 
OrderedDict([('k2', 'v2'), ('k1', 'v1111'), ('k10', 'v10')]) 

OrderedDict和字典操作完全相同，区别在于OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序

>>> from collections import OrderedDict 
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 
>>> d # dict的Key是无序的 
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} 
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 
>>> od # OrderedDict的Key是有序的 
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 

defaultdict

在使用字典的时候, 如果在使用不存在的key的时候发生KeyError这样的一个报错, 这时候就该defaultdict登场了。

defaultdict接受一个工厂函数作为参数来构造：dict =defaultdict( factory_function)这个factory_function可以是list、set、str等等，作用是当key不存在时，返回的是工厂函数的默认值，比如list对应[ ]，str对应的是空字符串，set对应set( )，int对应0，如下举例：

from collections import defaultdict 
 
dict1 = defaultdict(int) 
dict2 = defaultdict(set) 
dict3 = defaultdict(str) 
dict4 = defaultdict(list) 
dict1[2] ='two' 
 
print(dict1[1]) 
print(dict2[1]) 
print(dict3[1]) 
print(dict4[1]) 
 
# 输出如下 
0 
set() 
 
[] 

defaultdict类接受类型名称作为初始化函数的参数，这样使得默认值的取值更加灵活。

s = 'mynameisrunsen' 
d = collections.defaultdict(int) 
for k in s: 
    d[k] += 1 
print(d) 
 
# 输出如下 
defaultdict('int'>, {'m': 2, 'y': 1, 'n': 3, 'a': 1, 'e': 2, 'i': 1, 's': 2, 'r': 1, 'u': 1}) 

练习有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,99]。

下面将所有大于 55的值保存至字典的第一个key中，将小于 55 的值保存至第二个key的值中。

下面通过defaultdict默认字典对列表进行划分。

all_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] 
dic = collections.defaultdict(list) 
for i in all_list: 
    if i > 55: 
        dic['k1'].append(i) 
    else: 
        dic['k2'].append(i) 
print(dic) 
# 输出如下 
defaultdict('list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55], 'k1': [66, 77, 88, 99]}) 

也可以使用字典，具体代码如下。

all_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] 
dic = {} 
for i in all_list: 
    if i > 55: 
        if "k1" in dic.keys(): 
            dic['k1'].append(i) 
        else: 
            dic['k1'] = [i,] 
    else: 
        if "k2" in dic.keys(): 
            dic['k2'].append(i) 
        else: 
            dic['k2'] = [i,] 
print(dic) 
# 输出如下 
{'k2': [11, 22, 33, 44, 55], 'k1': [66, 77, 88, 99]} 

namedtuple

namedtuple是用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

使用命名元组的步骤：

# 将元组封装为一个类，可以通过字段名（属性名）来访问元组中的值 
# 支持元组的所有操作 
from collections import namedtuple 
# 1、定义一个类 
Runsen = namedtuple('Runsen', ['name','sex','age']) 
# 2、创建对象 
runsen = Runsen("Runsen", "帅男", 21) 
# 3、获取命名元组的值 
print(runsen[1])    # 支持元组的索引取值   
print(runsen[-2:])  # 支持切片 
print(runsen.name)  # 支持通过字段名来取值  
# _fields，获取命名元组的所有属性名 
print(runsen._fields) 
# _asdict方法，将元组转化为字典 
print(runsen._asdict()) 
 
# 输出如下 
 
帅男 
('帅男', 21) 
Runsen 
('name', 'sex', 'age') 
OrderedDict([('name', 'Runsen'), ('sex', '帅男'), ('age', 21)]) 

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Reference

[1]传送门~:

https://github.com/MaoliRUNsen/runsenlearnpy100