一、collections集合
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
1、namedtuple：命名tuple对象
namedtuple是一个函数，它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。
namedtuple('名称', [属性list])
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
p = (1,2)但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
p.x # 1
p.y #2可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：
isinstance(p, Point) #True
isinstance(p, tuple) #True类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])2、deque：双端队列
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
q
#deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])3、defaultdict：默认字典
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict。
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
dd['key1'] # key1存在
#'abc'
dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
#'N/A'4、OrderedDict：顺序字典
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
d # dict的Key是无序的
#{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
od # OrderedDict的Key是有序的
#OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
#odict_keys(['z', 'y', 'x'])OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print('remove:', last)
if containsKey:
del self[key]
print('set:', (key, value))
else:
print('add:', (key, value))
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)5、Counter：计数器
Counter是一个简单的计数器.
Counter实际上也是dict的一个子类，下面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。
例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
c[ch] = c[ch] + 1
print(c)
#Counter({'p': 1, 'r': 2, 'o': 1, 'g': 2, 'a': 1, 'm': 2, 'i': 1, 'n': 1})二、typing模块
1、typing模块的作用
- 类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型不符合。
- 作为开发文档附加说明，方便使用者调用时传入和返回参数类型。
- 该模块加入后并不会影响程序的运行，不会报正式的错误，只有提醒。
- 注意：typing模块只有在python3.5以上的版本中才可以使用，pycharm目前支持typing检查。
2、使用typing模块
- 在传入参数时通过"参数名:类型"的形式声明参数的类型；
- 返回结果通过"-> 结果类型"的形式声明结果的类型。
在调用的时候如果参数的类型不正确pycharm会有提醒，但不会影响程序的运行。
from typing import List, Tuple, Dict
def add(a: int, c: str, d: float, b: bool) -> Tuple[List, Tuple, Dict, bool]:
list1 = list(range(a))
tup = (c, c, c)
d = {"a": d}
bl = b
return list1, tup, d, bl
print(add(5, "hhhh", 2.3, False))
# ([0, 1, 2, 3, 4], ('hhhh', 'hhhh', 'hhhh'), {'a': 2.3}, False)对于如list列表等，还可以规定得更加具体一些。如："-> List[str]”,规定返回的是列表，并且元素是字符串。
from typing import List
def func(a: int, b: str) –> List[int or str] : # 使用or关键字表示多种类型
list1 = []
list1.append(a)
list1.append(b)
return list14、typing常用类型
- int、long、float: 整型、长整形、浮点型
- bool、str: 布尔型、字符串类型
- List、 Tuple、 Dict、 Set:列表、元组、字典、集合
- Iterable、Iterator:可迭代类型、迭代器类型
- Generator：生成器类型
到此这篇关于Python集合collections、数据类型typing模块的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程网。
