python模块-collections

python抽象基类  collections.abc

 

1.  tuple

     

     特性： 不可变， 可迭代对象

                 拆包：

　　　　　　　　user_tuple = ('name', 29,175)
　　　　　　　　name,age,height = user_tuple

　　　　　　　　name,*other = user_tuple

   2. namedtuple 

是tuple的一个子类 nametuple可以帮助我们创建一个类 用 class  user这样的方式定义类， 会有很多初始化和参数检查的动作。空间也会复杂一些。 所以一些简单的类的定义，可以用namedtuple来定义类	from collections import namedtupled User = namedtuple("User",['name','age','height']) user = User(name="dd",age=29,height=172) print(user.name)
_make方法	User = namedtuple("User",['name','age','height']) user_tuple = ("bobby",29,175) #user = User(name="dd",age=29,height=172) user = User._make(user_tuple) print(user.name)   >>> bobby
_asdict	User = namedtuple("User",['name','age','height',"edu"]) user_tuple = ("bobby",29,175) #user = User(name="dd",age=29,height=172) #user = User._make(user_tuple) user = User(*user_tuple,edu="master") user_info_dict = user._asdict() print ("user_info_dict:", user_info_dict) print(user.name)       >>>>user_info_dict: OrderedDict([('name', 'bobby'), ('age', 29), ('height', 175), ('edu', 'master')]) >>>>bobby

 

 

    3. defaultdict

                 

c语言实现的类， 性能比较高

当使用普通的字典时，用法一般是dict={},添加元素的只需要dict[element] =value即，调用的时候也是如此，dict[element] = xxx,但前提是element字典里，如果不在字典里就会报错   defaultdict的作用是在于，当字典里的key不存在但被查找时，返回的不是keyError而是一个默认值，这个默认值是什么呢   default_factory 接收一个工厂函数作为参数, 例如int str list set等. defaultdict在dict的基础上添加了一个__missing__(key)方法, 在调用一个不存的key的时候, defaultdict会调用__missing__, 返回一个根据default_factory参数的默认值, 所以不会返回Keyerror.

user_dict = {} users = ['b1','b2','b3','b7','b4','b3','b1','b2','b2','b7','b4'] for user in users:     if user not in user_dict:         user_dict[user]=1     else:         user_dict[user]+=1 user_dict1 = {} for user in users:     user_dict1.setdefault(user,0)     user_dict1[user]+=1 print ("user_dict1:", user_dict1)   from collections import defaultdict default_dict = defaultdict(int) for user in users:     default_dict[user]+=1 print ("default_dict:", default_dict)

 

 

   4. deque：双端队列

                    

使用方法	import collections d = collections.deque()
deque可以从左边添加或者删除元素	deque_list = deque(["kk",'tt','ll']) deque_list.popleft() print ("deque_list:", deque_list)
deque可以构造一个固定大小的队列，当超过队列之后，会把前面的数据自动移除掉
deque是线程安全的，受GIL保护， list是非线程安全的。

 

   5. Counter

基本使用	from collections import Counter users = ['b1','b2','b3','b7','b4','b3','b1','b2','b2','b7','b4'] print ("coutnter:", dict(Counter(users)))   >>>coutnter: {'b1': 2, 'b2': 3, 'b3': 2, 'b7': 2, 'b4': 2}
update(), 累加	from collections import Counter users = ['b1','b2','b3','b7','b4','b3','b1','b2','b2','b7','b4'] print ("coutnter:",dict(Counter(users)) ) users_count = Counter(users) users_count.update(["b1","b2"]) print ("users_count:", dict(users_count)   >>>users_count: {'b1': 3, 'b2': 4, 'b3': 2, 'b7': 2, 'b4': 2}     users_count2 = Counter(['b1','b3']) users_count.update(users_count2) print ("users_count:", dict(users_count)) >>>users_count: {'b1': 4, 'b2': 4, 'b3': 3, 'b7': 2, 'b4': 2}
most_common(n):统计出现次数最高的前几位数	print ("most_common:", users_count.most_common(2)) >>>[('b1', 4), ('b2', 4)]

 

   6. OrderedDict

                      

dict的子类	from collections import OrderedDict user_dict = OrderedDict() user_dict['b'] = 'test2' user_dict['a'] = 'test1' user_dict['c'] = 'test3' print ("user_dict:", dict(user_dict))     >>>{'b': 'test2', 'a': 'test1', 'c': 'test3'} 按照添加的顺序输出， 在python3中OrderedDict和dict都会按添加的顺序输出，但是在python2中，输出的dict是无序的
popitem pop(key) move_to_end

 

 

   7. ChainMap

                             

基本使用	from collections import ChainMap user_dict_map = {'a':"b1", 'b':"b2"} user_dict_map1 = {'c':"m1", 'd':'m2'} #将所有的dict连接起来， 进行循环输出 new_dict = ChainMap(user_dict_map, user_dict_map1) for key,value in new_dict.items():     print("key:",key)     print("value:",value)
map