Python-collections模塊-有解無憂

collections模塊

這個模塊實作了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器 dict、list、set、tuple 的替代選擇，

Counter：字典的子類，提供了可哈希物件的計數功能
defaultdict：字典的子類，提供了一個工廠函式，為字典查詢提供了默認值
OrderedDict：字典的子類，保留了他們被添加的順序
namedtuple：創建命名元組子類的工廠函式
deque：類似串列容器，實作了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)
ChainMap：類似字典的容器類，將多個映射集合到一個視圖里面

Counter

Counter是一個dict子類，主要是用來對你訪問的物件的頻率進行計數，

>>> import collections
>>> # 統計字符出現的次數
... collections.Counter('hello world')
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
>>> # 統計單詞個數
... collections.Counter('hello world hello lucy'.split())
Counter({'hello': 2, 'world': 1, 'lucy': 1})

常用方法：

elements()：回傳一個迭代器，每個元素重復計算的個數，如果一個元素的計數小于1,就會被忽略
most_common([n])：回傳一個串列，提供n個訪問頻率最高的元素和計數
subtract([iterable-or-mapping])：從迭代物件中減去元素，輸入輸出可以是0或者負數
update([iterable-or-mapping])：從迭代物件計數元素或者從另一個映射物件 (或計數器) 添加

>>> c = collections.Counter('hello world hello lucy'.split())
>>> c
Counter({'hello': 2, 'world': 1, 'lucy': 1})
>>> # 獲取指定物件的訪問次數，也可以使用get方法
... c['hello']
2
>>> # 查看元素
... list(c.elements())
['hello', 'hello', 'world', 'lucy']
>>> c1 = collections.Counter('hello world'.split())
>>> c2 = collections.Counter('hello lucy'.split())
>>> c1
Counter({'hello': 1, 'world': 1})
>>> c2
Counter({'hello': 1, 'lucy': 1})
>>> # 追加物件，+或者c1.update(c2)
... c1+c2
Counter({'hello': 2, 'world': 1, 'lucy': 1})
>>> # 減少物件，-或者c1.subtract(c2)
... c1-c2
Counter({'world': 1})
>>> # 清除
... c.clear()
>>> c
Counter()

defaultdict

回傳一個新的類似字典的物件， defaultdict 是內置 dict 類的子類，

class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])

>>> d = collections.defaultdict()
>>> d
defaultdict(None, {})
>>> e = collections.defaultdict(str)
>>> e
defaultdict(<class 'str'>, {})

例子

defaultdict的一個典型用法是使用其中一種內置型別（如str、int、list或dict等）作為默認工廠，這些內置型別在沒有引數呼叫時回傳空型別，

>>> e = collections.defaultdict(str)
>>> e
defaultdict(<class 'str'>, {})
>>> e['hello']
''
>>> e
defaultdict(<class 'str'>, {'hello': ''})
>>> # 普通字典呼叫不存在的鍵時，報錯
... e1 = {}
>>> e1['hello']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'hello'

使用 int 作為 default_factory

>>> fruit = collections.defaultdict(int)
>>> fruit['apple'] = 2
>>> fruit
defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 2})
>>> fruit['banana']  # 沒有物件時，回傳0
0
>>> fruit
defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 2, 'banana': 0})

使用 list 作為 default_factory

>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = collections.defaultdict(list)
>>> for k,v in s:
...     d[k].append(v)
...
>>> d
defaultdict(<class 'list'>, {'yellow': [1, 3], 'blue': [2, 4], 'red': [1]})
>>> d.items()
dict_items([('yellow', [1, 3]), ('blue', [2, 4]), ('red', [1])])
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

使用 dict 作為 default_factory

>>> nums = collections.defaultdict(dict)
>>> nums[1] = {'one':1}
>>> nums
defaultdict(<class 'dict'>, {1: {'one': 1}})
>>> nums[2]
{}
>>> nums
defaultdict(<class 'dict'>, {1: {'one': 1}, 2: {}})

使用 set 作為 default_factory

>>> types = collections.defaultdict(set)
>>> types['手機'].add('華為')
>>> types['手機'].add('小米')
>>> types['顯示幕'].add('AOC')
>>> types
defaultdict(<class 'set'>, {'手機': {'華為', '小米'}, '顯示幕': {'AOC'}})

OrderedDict

Python字典中的鍵的順序是任意的，它們不受添加的順序的控制，

collections.OrderedDict 類提供了保留他們添加順序的字典物件

>>> o = collections.OrderedDict()
>>> o['k1'] = 'v1'
>>> o['k3'] = 'v3'
>>> o['k2'] = 'v2'
>>> o
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k3', 'v3'), ('k2', 'v2')])

如果在已經存在的 key 上添加新的值，將會保留原來的 key 的位置，然后覆寫 value 值，

>>> o['k1'] = 666
>>> o
OrderedDict([('k1', 666), ('k3', 'v3'), ('k2', 'v2')])
>>> dict(o)
{'k1': 666, 'k3': 'v3', 'k2': 'v2'}

namedtuple

三種定義命名元組的方法：第一個引數是命名元組的構造器（如下的：Person1，Person2，Person3）

>>> P1 = collections.namedtuple('Person1',['name','age','height'])
>>> P2 = collections.namedtuple('Person2','name,age,height')
>>> P3 = collections.namedtuple('Person3','name age height')

實體化命名元組

>>> lucy = P1('lucy',23,180)
>>> lucy
Person1(name='lucy', age=23, height=180)
>>> jack = P2('jack',20,190)
>>> jack
Person2(name='jack', age=20, height=190)
>>> lucy.name  # 直接通過 實體名.屬性 來呼叫
'lucy'
>>> lucy.age
23

deque

collections.deque 回傳一個新的雙向佇列物件，從左到右初始化（用方法 append()），從 iterable（迭代物件）資料創建，如果 iterable 沒有指定，新佇列為空，
collections.deque 佇列支持執行緒安全，對于從兩端添加（append）或者彈出（pop），復雜度O(1)，
雖然 list 物件也支持類似操作，但是這里優化了定長操作（pop(0)、insert(0,v)）的開銷，
如果 maxlen 沒有指定或者是 None ，deque 可以增長到任意長度，否則，deque 就限定到指定最大長度，一旦限定長度的 deque 滿了，當新項加入時，同樣數量的項就從另一端彈出，

支持的方法：

append(x)：添加x到右端
appendleft(x)：添加x到左端
clear()：清除所有元素，長度變為0
copy()：創建一份淺拷貝
count(x)：計算佇列中個數等于x的元素
extend(iterable)：在佇列右側添加iterable中的元素
extendleft(iterable)：在佇列左側添加iterable中的元素，注：在左側添加時，iterable引數的順序將會反過來添加
index(x[,start[,stop]])：回傳第 x 個元素（從 start 開始計算，在 stop 之前），回傳第一個匹配，如果沒找到的話，升起 ValueError ，
insert(i,x)：在位置 i 插入 x ，注：如果插入會導致一個限長deque超出長度 maxlen 的話，就升起一個 IndexError ，
pop()：移除最右側的元素
popleft()：移除最左側的元素
remove(value)：移去找到的第一個 value，沒有拋出ValueError
reverse()：將deque逆序排列，回傳 None ，
maxlen：佇列的最大長度，沒有限定則為None，

>>> d = collections.deque(maxlen=10)
>>> d
deque([], maxlen=10)
>>> d.extend('python')
>>> [i.upper() for i in d]
['P', 'Y', 'T', 'H', 'O', 'N']
>>> d.append('e')
>>> d.appendleft('f')
>>> d.appendleft('g')
>>> d.appendleft('h')
>>> d
deque(['h', 'g', 'f', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 'e'], maxlen=10)
>>> d.appendleft('i')
>>> d
deque(['i', 'h', 'g', 'f', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'], maxlen=10)
>>> d.append('m')
>>> d
deque(['h', 'g', 'f', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 'm'], maxlen=10)

ChainMap

問題背景是我們有多個字典或者映射，想把它們合并成為一個單獨的映射，有人說可以用update進行合并，這樣做的問題就是新建了一個資料結構以致于當我們對原來的字典進行更改的時候不會同步，如果想建立一個同步的查詢方法，可以使用 ChainMap

可以用來合并兩個或者更多個字典，當查詢的時候，從前往后依次查詢，簡單使用：

>>> d1 = {'apple':1,'banana':2}
>>> d2 = {'orange':2,'apple':3,'pike':1}
>>> combined1 = collections.ChainMap(d1,d2)
>>> combined2 = collections.ChainMap(d2,d1)
>>> combined1
ChainMap({'apple': 1, 'banana': 2}, {'orange': 2, 'apple': 3, 'pike': 1})
>>> combined2
ChainMap({'orange': 2, 'apple': 3, 'pike': 1}, {'apple': 1, 'banana': 2})
>>> for k,v in combined1.items():
...     print(k,v)
...
orange 2
apple 1
pike 1
banana 2
>>> for k,v in combined2.items():
...     print(k,v)
...
apple 3
banana 2
orange 2
pike 1

有一個注意點就是當對ChainMap進行修改的時候總是只會對第一個字典進行修改，如果第一個字典不存在該鍵，會添加，

>>> d1 = {'apple':1,'banana':2}
>>> d2 = {'orange':2,'apple':3,'pike':1}
>>> c = collections.ChainMap(d1,d2)
>>> c
ChainMap({'apple': 1, 'banana': 2}, {'orange': 2, 'apple': 3, 'pike': 1})
>>> c['apple']
1
>>> c['apple'] = 2
>>> c
ChainMap({'apple': 2, 'banana': 2}, {'orange': 2, 'apple': 3, 'pike': 1})
>>> c['pike']
1
>>> c['pike'] = 3
>>> c
ChainMap({'apple': 2, 'banana': 2, 'pike': 3}, {'orange': 2, 'apple': 3, 'pike': 1})

從原理上面講，ChainMap 實際上是把放入的字典存盤在一個佇列中，當進行字典的增加洗掉等操作只會在第一個字典上進行，當進行查找的時候會依次查找，new_child() 方法實質上是在串列的第一個元素前放入一個字典，默認是{}，而 parents 是去掉了串列開頭的元素

>>> a = collections.ChainMap()
>>> a['x'] = 1
>>> a
ChainMap({'x': 1})
>>> b = a.new_child()
>>> b
ChainMap({}, {'x': 1})
>>> b['x'] = 2
>>> b
ChainMap({'x': 2}, {'x': 1})
>>> b['y'] = 3
>>> b
ChainMap({'x': 2, 'y': 3}, {'x': 1})
>>> a
ChainMap({'x': 1})
>>> c = a.new_child()
>>> c
ChainMap({}, {'x': 1})
>>> c['x'] = 1
>>> c['y'] = 1
>>> c
ChainMap({'x': 1, 'y': 1}, {'x': 1})
>>> d = c.parents
>>> d
ChainMap({'x': 1})
>>> d is a
False
>>> d == a
True

>>> a = {'x':1,'z':3}
>>> b = {'y':2,'z':4}
>>> c = collections.ChainMap(a,b)
>>> c
ChainMap({'x': 1, 'z': 3}, {'y': 2, 'z': 4})
>>> c.maps
[{'x': 1, 'z': 3}, {'y': 2, 'z': 4}]
>>> c.parents
ChainMap({'y': 2, 'z': 4})
>>> c.parents.maps
[{'y': 2, 'z': 4}]
>>> c.parents.parents
ChainMap({})
>>> c.parents.parents.parents
ChainMap({})

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