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python进阶collections标准库使用示例详解

2022-11-09 10:46:18 作者：Silent丿丶黑羽

这篇文章主要为大家介绍了python进阶collections标准库使用示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

前言

这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器dict,list,set, 和tuple的替代选择。
这个模块提供了以下几个函数

函数	作用
namedtuple()	创建命名元组子类的工厂函数
deque	类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap	类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter	字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict	字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict	字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict	封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList	封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString	封装了字符串对象，简化了字符串子类化

namedtuple

namedtuple的由来

因为元组的局限性：不能为元组内部的数据进行命名，所以往往我们并不知道一个元组所要表达的意义，所以引入namedtuple这个工厂函数，来构造一个带字段名的元组。namedtuple继承自tuple类
命名元组赋予每个位置一个含义，提供可读性。它们可以用于任何普通元组，并添加了通过名字获取值的能力，通过索引值也是可以的。

namedtuple的格式

collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)

typename: 返回一个新的元组子类，名为typename。这个新的子类用于创建类元组的对象，可以通过字段名来获取属性值，同样也可以通过索引和迭代获取值。
field_names: 像['x', 'y'] 一样的字符串序列。另外field_names可以是一个纯字符串，用空白或逗号分隔开元素名，比如 'x y' 或者 'x, y' 。
rename=False: 如果rename为true，无效字段名会自动转换成_+索引值，比如 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 转换成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] ，消除关键词def和重复字段名abc。
default=None: defaults 可以为 None 或者是一个默认值的 iterable 。default默认值赋值跟我们平常的默认值相反，default默认值是从最右边开始，比如field_names中提供了3个字段['x', 'y', 'z']，default默认值设置为(1, 2)，那么我们必须为x指定1个值，y默认值为1，z默认值为2
module=None: 如果 module 值有定义，命名元组的module属性值就被设置。

namedtuple声明以及实例化

我们首先创建一个User类，定义3个字段name、age、height，并给age设置默认值为18，给height设置了默认值180

User = namedtuple('User', ['name', 'age', 'height'], defaults=(18, 180))
print(User.__mro__)

我们查看结果

(<class '__main__.User'>, <class 'tuple'>, <class 'object'>)

可以看到我们声明的User类是继承于tuple，接下来我们创建实例

user1 = User(name='jkc')
user2 = User(name='jkc2', age=20, height=198)
print(user1)
print(user2)
print(user1.name)
print(user2.age)

运行结果为

User(name='jkc', age=18, height=180)
User(name='jkc2', age=20, height=198)
jkc
20

namedtuple的方法和属性

命名元组还支持三个额外的方法和两个属性。为了防止字段名冲突，方法和属性以下划线开始。
_make(iterable)类方法从存在的序列或迭代实例创建一个新实例。

>>> t = ['jkc3', 25, 190]
>>> User._make(t)
User(name='jkc3', age=25, height=190)

_asdict()返回一个新的 dict ，它将字段名称映射到它们对应的值

>>> user4 = User(name='jkc4', age=28, height=200)
>>> user4._asdict()
{'name': 'jkc4', 'age': 28, 'height': 200}

_replace(**kwargs)返回一个新的命名元组实例，并将指定域替换为新的值

>>> user5 = User(name='jkc5', age=30, height=210)
>>> user5._replace(age=18)
User(name='jkc5', age=30, height=210)

_fields字符串元组列出了字段名。用于提醒和从现有元组创建一个新的命名元组类型

>>> user5._fields        
('name', 'age', 'height')

_field_defaults字典将字段名称映射到默认值。

>>> User._field_defaults
{'name': 'jkc', 'age': 18, 'height': 180}

转换一个字典到命名元组，使用 ** 两星操作符

>>> d = {'name': 'jkc6', 'age': 18, 'height': 180}
>>> User(**d)
User(name='jkc6', age=18, height=180)

OrderedDict

有序字典就像常规字典一样，但有一些与排序操作相关的额外功能。由于内置的dict类获得了记住插入顺序的能力（在Python 3.7中保证了这种新行为），它们变得不那么重要了。

与dict类的区别

常规的dict被设计为非常擅长映射操作。跟踪插入顺序是次要的
OrderedDict擅长重新排序操作。空间效率、迭代速度和更新操作的性能是次要的。
算法上，OrderedDict可以比dict更好地处理频繁的重新排序操作。这使其适用于跟踪最近的访问（例如在 LRU cache 中）。
对于OrderedDict，相等操作检查匹配顺序。
OrderedDict类的popitem()方法有不同的签名。它接受一个可选参数来指定弹出哪个元素。
OrderedDict类有一个move_to_end()方法，可以有效地将元素移动到任一端。
Python 3.8之前， dict 缺少__reversed__()方法。

popitem(last=True)

有序字典的popitem()方法移除并返回一个(key, value)键值对。如果last值为真，则按LIFO后进先出的顺序返回键值对，否则就按FIFO先进先出的顺序返回键值对。

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
print(f'原始的有序字典: {d}')
print('被删除的键值对是: ', d.popitem(last=True))  # 后进先出
print(f'被删除后的有序字典: {d}')
# 结果
原始的有序字典: OrderedDict([('status', 200), ('message', 'success')])
被删除的键值对是:  ('message', 'success')
被删除后的有序字典: OrderedDict([('status', 200)])

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
print(f'原始的有序字典: {d}')
print('被删除的键值对是: ', d.popitem(last=False))  # 先进先出
print(f'被删除后的有序字典: {d}')
# 结果
原始的有序字典: OrderedDict([('status', 200), ('message', 'success')])
被删除的键值对是:  ('status', 200)
被删除后的有序字典: OrderedDict([('message', 'success')])

move_to_end(key, last=True)

将现有key移动到有序字典的任一端。如果last为真值（默认）则将元素移至末尾；如果last为假值则将元素移至开头。如果key不存在则会触发KeyError:

d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
d.move_to_end('status', last=True)
print('移动后的字典: ', d)
d.move_to_end('status', last=False)
print('移动后的字典', d)
# 结果
移动后的字典:  OrderedDict([('message', 'success'), ('status', 200)])
移动后的字典:  OrderedDict([('status', 200), ('message', 'success')])

支持reversed

相对于通常的映射方法，有序字典还另外提供了逆序迭代的支持，通过reversed()。

d = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
print({key: value for key, value in reversed(d.items())})
# 结果
{'message': 'success', 'status': 200}

相等测试敏感

OrderedDict之间的相等测试是顺序敏感的

d1 = OrderedDict({'status': 200, 'message': 'success'})
d2 = OrderedDict({'message': 'success', 'status': 200})
d3 = {'status': 200, 'message': 'success'}
d4 = {'message': 'success', 'status': 200}
print('OrderedDict之间的比较结果: ', d1 == d2)
print('dict之间的比较结果: ', d3 == d4)
print('OrderedDict与dict的比较结果: ', d1 == d3 == d4)
# 结果
OrderedDict之间的比较结果:  False
dict之间的比较结果:  True
OrderedDict与dict的比较结果:  True

defaultdict

返回一个新的类似字典的对象。defaultdict是内置dict类的子类。它重载了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余的功能与dict类相同

defaultdict的作用我们看名字就知道defaultdict的作用是为字典提供一个默认的值，我们正常情况下访问一个字典的key，如果字典中没有这个key会报错

>>> dict1 = {}
>>> dict1['name']
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
    dict1['name']
KeyError: 'name'
>>>

此时我们就可以使用defaultdict，它包含一个名为default_factory的属性，构造时，第一个参数用于为该属性提供初始值，默认为None。

这个default_factory可以是list、set、str，也可以是自定义的函数，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

dict1 = defaultdict(int)
dict2 = defaultdict(set)
dict3 = defaultdict(str)
dict4 = defaultdict(list)
print(dict1['name'])
print(dict2['name'])
print(dict3['name'])
print(dict4['name'])

输出

0
set()

[]

小例子1

使用list作为default_factory，我们可以很轻松地将（键-值对组成的）序列转换为（键-列表组成的）字典：

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

小例子2

设置default_factory为int，使defaultdict用于计数

>>> s = 'aiibiicii'
>>> d = defaultdict(int)
>>> for k in s:
	d[k] += 1
>>> sorted(d.items())
[('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('i', 6)]

小例子3

如果你需要自己定义一个返回值，你可以创建1个函数，设置自定义的返回值

def constant_factory(value):
    return lambda: value
d = defaultdict(constant_factory('success'))
d.update(status=200)
var = d['message']
print(sorted(d.items()))
# 输出
[('message', 'success'), ('status', 200)]

Counter对象

它一个计数器工具提供快速和方便的计数。

它是dict的子类，用于计数可哈希对象。它是一个集合，元素像字典键(key)一样存储，它们的计数存储为值。计数可以是任何整数值，包括0和负数。

创建方式

元素从一个iterable被计数或从其他的mapping (or counter)初始化：

c = Counter()                              # a new, empty counter
c = Counter('gallahad')                 # a new counter from an iterable
c = Counter({'red': 4, 'blue': 2})      # a new counter from a mapping
c = Counter(cats=4, dogs=8)         # a new counter from keyword args

如果引用的键没有任何记录，就返回一个0，而不是弹出一个 KeyError

>>> c = Counter(['eggs', 'ham'])
>>> c['bacon']
0

作为dict的子类，Counter继承了记住插入顺序的功能。Counter对象进行数学运算时同样会保持顺序。结果会先按每个元素在运算符左边的出现时间排序，然后再按其在运算符右边的出现时间排序。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于一，elements()将会忽略它。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

>>> Counter('abracadabra').most_common()
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2), ('c', 1), ('d', 1)]
>>> Counter('abracadabra').most_common(2)
[('a', 5), ('b', 2)]

应用场景

Counter对象一般有以下两种应用场景

1. 统计单词在列表中的出现次数

>>> count = Counter()
>>> list1 = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
>>> for word in list1:
	count[word] += 1
>>> count
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

count[word]因为没有在Counter对象中，所以默认情况下会给他赋值为0，因此可以统计出单词出现的次数

2. 找出文件中最常见的十个单词

>>> import re
>>> words = re.findall(r'\w+', open('log.txt').read().lower())
>>> Counter(words).most_common(10)
[('the', 1180), ('and', 822), ('to', 810), ('of', 799), ('i', 688),
 ('you', 510),  ('a', 508), ('my', 500), ('yes', 406), ('in', 318)]

deque([iterable[, maxlen]])

返回一个新的双向队列对象，从左到右初始化(用方法 append()) ，从iterable（迭代对象) 数据创建。如果 iterable 没有指定，新队列为空。

Deque队列是由栈或者queue队列生成的。Deque 支持线程安全，内存高效添加(append)和弹出(pop)，从两端都可以，两个方向的大概开销都是 O(1) 复杂度。

虽然list对象也支持类似操作，不过这里优化了定长操作和pop(0)和insert(0, v)的开销。它们引起O(n)内存移动的操作，改变底层数据表达的大小和位置。

如果maxlen没有指定或者是None，deques可以增长到任意长度。否则，deque就限定到指定最大长度。一旦限定长度的deque满了，当新项加入时，同样数量的项就从另一端弹出。

deque的方法

双向队列(deque)对象支持很多方法，大部分方法list都有

方法名	作用
append(x)	添加 x 到右端
appendleft(x)	添加 x 到左端
clear()	移除所有元素，使其长度为0
copy()	创建一份浅拷贝
count(x)	计算 deque 中元素等于 x 的个数
extend(iterable)	扩展deque的右侧，通过添加iterable参数中的元素
extendleft(iterable)	扩展deque的左侧，通过添加iterable参数中的元素。注意，左添加时，在结果中iterable参数中的顺序将被反过来添加
index(x[, start[, stop]])	返回 x 在 deque 中的位置（在索引 start 之后，索引 stop 之前）。返回第一个匹配项，如果未找到则引发 ValueError
insert(i, x)	在位置 i 插入 x，如果插入会导致一个限长 deque 超出长度 maxlen 的话，就引发一个 IndexError。
pop()	移去并且返回一个元素，deque 最右侧的那一个。如果没有元素的话，就引发一个 IndexError
popleft()	移去并且返回一个元素，deque 最左侧的那一个。如果没有元素的话，就引发 IndexError
remove(value)	移除找到的第一个 value。如果没有的话就引发 ValueError
reverse()	将deque逆序排列。返回 None 。
rotate(n=1)	向右循环移动 n 步。如果 n 是负数，就向左循环。如果deque不是空的，向右循环移动一步就等价于d.appendleft(d.pop())，向左循环一步就等价于d.append(d.popleft())。
maxlen	Deque的最大尺寸，如果没有限定的话就是 None

deque 用法

① linux下查看最新日志的命令是：tail -n 2 test.log，deque也可以实现同样的功能

def tail(filename, n=10):
    with open(filename) as f:
        return deque(f, n)

② 维护一个近期添加元素的序列，通过从右边添加和从左边弹出

def moving_average(iterable, n=3):
    # moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0
    # http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
    it = iter(iterable)
    d = deque(itertools.islice(it, n-1))
    d.appendleft(0)
    s = sum(d)
    for elem in it:
        s += elem - d.popleft()
        d.append(elem)
        yield s / n

以上就是python进阶collections标准库使用示例详解的详细内容，更多关于python collections标准库的资料请关注脚本之家其它相关文章！