#《流畅的Python》读书笔记
# 第3章 字典和集合
# 字典这个数据结构活跃在所有 Python 程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它。
# 正是因为字典至关重要，Python对它的实现做了高度优化，而散列表则是字典类型性能出众的根本原因。
# 本章内容的大纲如下：
# 常见的字典方法
# 如何处理查找不到的键
# 标准库中 dict 类型的变种
# set 和 frozenset 类型
# 散列表的工作原理
# 散列表带来的潜在影响（什么样的数据类型可作为键、不可预知的顺序，等等）
# 3.1 泛映射类型
# 如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现 __hash__() 方法。
# 另外可散列对象还要有 __qe__() 方法，这样才能跟其他键做比较。如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列值一定是一样的……
# 原子不可变数据类型（str、bytes 和数值类型）都是可散列类型，frozenset 也是可散列的，因为根据其定义，frozenset 里只能容纳可散列类型。
# 元组的话，只有当一个元组包含的所有元素都是可散列类型的情况下，它才是可散列的。
# 来看下面的元组tt、tl 和 tf：
>>> tt = (1, 2, (30, 40))
>>> hash(tt)
>>> tl = (1, 2, [30, 40])
>>> hash(tl)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#10>", line 1, in <module>
hash(tl)
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> tf = (1, 2, frozenset([30, 40]))
>>> hash(tf)
# 根据这些定义，字典提供了很多种构造方法，“Built-in Types”
# >>> a = dict(one=1, two=2, three=3)
# >>> b = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
# >>> c = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))
# >>> d = dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)])
# >>> e = dict({'three': 3, 'one': 1, 'two': 2})
# >>> a == b == c == d == e
# True
# 3.2 字典推导
# 自Python2.7以来，列表推导和生成器表达式的概念就移植到了字典上，从而有了字典推导。
# 示例 3-1 字典推导的应用
DIAL_CODES = [(86,'China'),(91,'India'),(1,'United States'),(62,'Indonesia'),(55,'Brazil'),(92,'Pakistan'),(880,'Bangladesh'),(234,'Nigeria'),(7,'Russia'),(81,'Japan'),]
country_code={country:code for code,country in DIAL_CODES}
print(country_code)#{'Bangladesh': 880, 'Russia': 7, 'Nigeria': 234, 'Brazil': 55, 'United States': 1, 'Indonesia': 62, 'India': 91, 'Japan': 81, 'China': 86, 'Pakistan': 92}
print({code:country.upper() for country,code in country_code.items() if code < 66})#{1: 'UNITED STATES', 55: 'BRAZIL', 62: 'INDONESIA', 7: 'RUSSIA'}
# 3.3 常见的映射方法
# 映射类型的方法其实很丰富。表3-1为我们展示了dict/defaultdict和OrderDict的常见方法，后面两个数据类型是dict的变种，位于collections模块内。
# 用setdefault处理找不到的键
# 当字典 d[k] 不能找到正确的键的时候，Python 会抛出异常，这个行为符合 Python 所信奉的“快速失败”哲学。
# 示例 3-2 index0.py 这段程序从索引中获取单词出现的频率信息，并把它们写进对应的列表里（更好的解决方案在示例3-4中）
import sys
import re
WORD_RE=re.compile(r'\w+')
index={}
with open(sys.argv[1],encoding='utf-8') as fp:
for line_no,line in enumerate(fp,1):
for match in WORD_RE.finditer(line):
word=match.group()
column_no=match.start()+1
location=(line_no,column_no)
# 这其实是一种很不好的实现，这样写只是为了证明论点
# ❶ 提取 word 出现的情况，如果还没有它的记录，返回 []。
occurrences=index.get(word,[])
# ❷ 把单词新出现的位置添加到列表的后面。
occurrences.append(location)
# ❸ 把新的列表放回字典中，这又牵扯到一次查询操作。
index[word]=occurrences
# 以字母顺序打印出结果
# ❹ sorted函数的key = 参数没有调用str.uppper，而是把这个方法的引用传递给sorted函数，这样在排序的时候，单词会被规范成统一格式。
for word in sorted(index,key=str.upper):
print(word,index[word])
# 示例 3-3 这里是示例3-2的不完全输出，每一行的列表都代表一个单词的出现情况，列表中的元素是一对值，第一个值表示出现的行，第二个表示出现的列
# 示例 3-4 index.py用一行就解决了获取和更新单词的出现情况列表，当然跟示例3-2不一样的是，这里用到了dict.setdefault
"""创建从一个单词到其出现情况的映射"""
import sys
import re
WORD_RE = re.compile(r'\w+')
index = {}
with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp:
for line_no, line in enumerate(fp, 1):
for match in WORD_RE.finditer(line):
word = match.group()
column_no = match.start() + 1
location = (line_no, column_no)
index.setdefault(word, []).append(location)
# 以字母顺序打印出结果
for word in sorted(index, key=str.upper):
print(word, index[word])
# 3.4 映射的弹性键查询
# 有时候为了方便起见，就算某个键在映射里不存在，我们也希望在通过这个键读取值的时候能得到一个默认值。
# 有两个途径能帮我们达到这个目的，一个是通过defaultdict这个类型而不是普通的dict，另一个是给自己定义一个dict的子类，然后在子类中实现__missing__方法。
# 3.4.1 defaultdict：处理找不到的键的一个选择
# 具体而言，在实例化一个defaultdict的时候，需要给构造方法提供一个可调用对象，这个可调用对象会在__getitem__碰到找不到的键的时候被调用，让__getitem__返回默认值。
# 示例 3-5 index_default.py：利用 defaultdict 实例而不是setdefault 方法
# 3.4.2 特殊方法__missing__
# 所有的映射类型在处理找不到的键的时候，都会牵扯到 __missing__方法。
# 这也是这个方法称作“missing”的原因。
# 虽然基类 dict 并没有定义这个方法，但是 dict 是知道有这么个东西存在的。
# 也就是说，如果有一个类继承了 dict，然后这个继承类提供了 __missing__ 方法，那么在 __getitem__ 碰到找不到的键的时候，Python 就会自动调用它，而不是抛出一个 KeyError 异常。
# 示例 3-6 当有非字符串的键被查找的时候，StrKeyDict0 是如何在该键不存在的情况下，把它转换为字符串的
# 示例 3-7 StrKeyDict0 在查询的时候把非字符串的键转换为字符串
# 3.5 字典的变种
# 这一节总结了标准库里 collections 模块中，除了 defaultdict 之外的不同映射类型。
# collections.OrderedDict这个类型在添加键的时候会保持顺序，因此键的迭代次序总是一致的。
# collections.ChainMap该类型可以容纳数个不同的映射对象，然后在进行键查找操作的时候，这些对象会被当作一个整体被逐个查找，直到键被找到为止。
# colllections.UserDict这个类其实就是把标准 dict 用纯 Python 又实现了一遍。
# collections.Counter这个映射类型会给键准备一个整数计数器。
# 下面的小例子利用Counter来计算单词中各个字母出现的字数：
>>> import collections
>>> ct = collections.Counter('abracadabra')
>>> ct
Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})
>>> ct.update('aaaaazzz')
>>> ct
Counter({'a': 10, 'z': 3, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})
>>> ct.most_common(2)
[('a', 10), ('z', 3)]
# 3.6 子类化UserDict
# 就创造自定义映射类型来说，以UserDict为基类，总比以普通的dict为基类要来得方便。
# 而更倾向于从 UserDict 而不是从 dict 继承的主要原因是，后者有时会在某些方法的实现上走一些捷径，导致我们不得不在它的子类中重写这些方法，但是 UserDict 就不会带来这些问题。
# 示例 3-8 无论是添加、更新还是查询操作，StrKeyDict都会把非字符串的键转换为字符串
import collections
class StrKeyDict(collections.UserDict):
def __missing__(self, key):
if isinstance(key,str):
raise KeyError(key)
return self[str(key)]
def __contains__(self, key):
return str(key) in self.data
def __setitem__(self, key, item):
self.data[str(key)]=item
# 3.7不可变映射类型
# 标准库里所有的映射类型都是可变的，但有时候你会有这样的需求，比如不能让用户错误地修改某个映射。
# 从 Python 3.3 开始，types 模块中引入了一个封装类名叫MappingProxyType。如果给这个类一个映射，它会返回一个只读的映射视图。
# 示例 3-9 用MappingProxyType来获取字典的只读实例mappingproxy
>>> from types import MappingProxyType
>>> d = {1:'A'}
>>> d_proxy = MappingProxyType(d)
>>> d_proxy
mappingproxy({1: 'A'})
>>> d_proxy[1]
'A'
>>> d_proxy[2] = 'x'
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
d_proxy[2] = 'x'
TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment
>>> d[2] = 'B'
>>> d_proxy
mappingproxy({1: 'A', 2: 'B'})
>>> d_proxy[2]
'B'
# 3.8 集合论
# 本书中“集”或者“集合”既指 set，也指 frozenset。当“集”仅指代 set 类时，我会用等宽字体表示 。
# 集合的本质是许多唯一对象的聚集。因此，集合可以用于去重：
>>> l = ['spam', 'spam', 'eggs', 'spam']
>>> set(l)
{'spam', 'eggs'}
>>> list(set(l))
['spam', 'eggs']
# 除了保证唯一性，集合还实现了很多基础的中缀运算符。给定两个集合a 和 b，a | b 返回的是它们的合集，a & b 得到的是交集，而 a - b得到的是差集。
# 例如，我们有一个电子邮件地址的集合（haystack），还要维护一个较小的电子邮件地址集合（needles），然后求出needles中有多少地址同时也出现在了heystack里。
# 借助集合操作，我们只需要一行代码就可以了（见示例 3-10）。
# 示例 3-10 needles 的元素在haystack里出现的次数，两个变量都是set类型
# found = len(needles & haystack)
# 如果不使用交集操作的话，代码可能就变成了示例 3-11 里那样。
# 示例 3-11 needles 的元素在 haystack 里出现的次数（作用和示例 3-10 中的相同）
found = 0
for n in needles:
if n in haystack:
found += 1
# 示例 3-12needles的元素在haystack里出现的次数，这次的代码可以用在任何可迭代对象上
# found = len(set(needles) & set(haystack))
# 另一种写法：
# found = len(set(needles).intersection(haystack))
# 3.8.1 集合字面量
# 除空集之外，集合的字面量——{1}、{1, 2}，等等——看起来跟它的数学形式一模一样。如果是空集，那么必须写成 set() 的形式。
# 句法的陷阱：不要忘了，如果要创建一个空集，你必须用不带任何参数的构造方法 set()。
# 如果只是写成 {} 的形式，跟以前一样，你创建的其实是个空字典。
# 用 dis.dis（反汇编函数）来看看两个方法的字节码的不同：
from dis import dis
print(dis('{1}'))
# 1 0 LOAD_CONST 0(1)
# 3 BUILD_SET 1
# 6 RETURN_VALUE
# None
print(dis('set[1]'))
# 1 0 LOAD_NAME 0 (set)
# 3 LOAD_CONST 0 (1)
# 6 BINARY_SUBSCR
# 7 RETURN_VALUE
# None
# 3.8.2 集合推导
# 示例 3-13 新建一个Latin-1字符集合，该集合里的每个字符的Unicode名字里都有“SIGN”这个单词
from unicodedata import name
print({chr(i) for i in range(32,256) if 'SIGN' in name(chr(i),'')})
#{'§', '<', '>', '¤', '=', '¢', '¥', '$', '©', '+', '#', '°', '%', '¬', '±', 'µ', '¶', '×', '÷', '£', '®'}
# 3.8.3 集合的操作
# 表3-2：集合的数学运算：
# 表3-3：集合的比较运算符，返回值是布尔类型
# 表3-4：集合类型的其他方法
# 3.9 dict和set的背后
# 想要理解 Python 里字典和集合类型的长处和弱点，它们背后的散列表是绕不开的一环。
# 3.9.1 一个关于效率的实验
# 所有的 Python 程序员都从经验中得出结论，认为字典和集合的速度是非常快的。接下来我们要通过可控的实验来证实这一点。
# 示例 3-14 在 haystack 里查找 needles 的元素，并计算找到的元素的个数
found = 0
for n in needles:
if n in haystack:
found += 1
# 示例 3-15 利用交集来计算 needles 中出现在 haystack 中的元素的个数
# found = len(needles & haystack)
# 3.9.2 字典中的散列表
# 因为 Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，所以在快要达到这个阈值的时候，原有的散列表会被复制到一个更大的空间里面。
# 示例 3-16 在32 位的 Python 中，1、1.0001、1.0002 和 1.0003这几个数的散列值的二进制表达对比
# 3.9.3 dict的实现及其导致的结果
# 3.9.4 set的实现以及导致的结果
# 集合里的元素必须是可散列的。
# 集合很消耗内存。
# 可以很高效地判断元素是否存在于某个集合。
# 元素的次序取决于被添加到集合里的次序。
# 往集合里添加元素，可能会改变集合里已有元素的次序。
# 3.10 本章小结
# 大多数映射类型都提供了两个很强大的方法：setdefault 和update。
# setdefault方法可以用来更新字典里存放的可变值（比如列表），从而避免了重复的键搜索。
# update方法则让批量更新成为可能，它可以用来插入新值或者更新已有键值对，它的参数可以是包含(key, value)这种键值对的可迭代对象，或者关键字参数。
# 在映射类型的API中，有个很好用的方法是__missing__，当对象找不到某个键的时候，可以通过这个方法自定义会发生什么。
# 3.11 延伸阅读
