python标准库之collections

数据类型

namedtupl

deque

Counter

OrderedDict

defaultdict

ChainMap

UserDict

UserList

UserString

在将这个之前先讲下list和tuple

list列表

实例

//直接复制

classmates = ['Michael','bob','Tracy']

len(classmates)  长度

classmates[0]  加索引

classmates[-2] 表示倒数第二个元素

classmates.appen('Adam') 添加元素在尾部

classmates.insert(1,'Jack') 在制定位置插入元素，其他元素后移

classmates.pop() 删除末尾的元素

classmates.pop(i)删除指定位置元素

classmates[1] = 'Sarah' 把某个元素替换成别的元素

list中的元素类型也可以不同。例如

L=['Apple',123,True]

list中还可以包含list,例如 s=['python','java',['asp','php'],'scheme']

有s[2][1]='php'

空的list长度为0 

 

tuple 元组，有序列表，但是一旦初始化后就不能更改

classmates = （‘Michael’,'Bob','Tracy'）注意使用小括号

tuple没有append(),insert()方法

定义空tuple 

t = ()

注意一个陷阱，定义一个只有一个元素的tuple

t=(1,) 显示的时候也是（1，）避免和数学意义上的括号混淆

t=(1) 实际上是 t=1 因为数学意义上认为是小括号

tuple的元素不变性质是指tuple中的每个元素'不变',假设tuple中有个是列表，那这个元素是列表a就是不变的，但是这个列表内部就可能发生改变

这里只讲一下collections中的一些简单用法

namedtuple 和字面意思一样，创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并且可以使用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point',['x','y'])
p=Point(1,2)

p是对象Point的子类，而Point是tuple的子类

 

deque是为了实现高效实现插入和删除的双向列表，适用于队列和栈

 from collections import deque
     q = deque(['a', 'b', 'c'])
     q.append('x')
     q.appendleft('y')

deque还有方法appendleft()和popleft() 来实现头部添加和删除元素

>>> q=co.deque(range(10))
>>> q[1]
1
>>> q.append('x')
>>> q.[10]
  File "<stdin>", line 1
    q.[10]
      ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> q[10]
'x'
>>> q.appendleft(9)
>>> print(q)
deque([9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'x'])
>>>

defultdict 注意后面的dict

先来介绍下dict:  dict是python中内置的字典，全称dictionary,在c++中称为map,使用健-值存储。

初始化用{}大括号，此外还能通过key进行存放

>>> map={1:233,2:333,3:555,'h':'tjj'}
>>> print(map)
{1: 233, 2: 333, 3: 555, 'h': 'tjj'}
>>> map['tt']='oki'
>>> print(map)
{1: 233, 2: 333, 3: 555, 'h': 'tjj', 'tt': 'oki'}
>>> map[1]
233

当map中key值不存在是，可能会报错，为防止报错，我们可以通过其他方式来取值

利用 in 来取值 

>>> 'o' in map
False
>>> 1 in map
True

利用dict中get方法，这里的get如果不存在该key会返回none或者你指定的值，比如-1

>>> map.get(2)
333
>>> map.get('ss')
>>> map.get('ss',-1)
-1

删除其中一个值，利用pop()

>>> map.pop(2)
333
>>> print (map)
{1: 233, 3: 555, 'h': 'tjj', 'tt': 'oki'}

>>> map.keys()
dict_keys([1, 3, 'h', 'tt'])

还有需要注意的是dict中存放的顺序与key中放入的顺序无关

defaultdict 和它字面意思一样，default+dict,它与dict唯一一点不同点在于：

使用dict时，如果key值不存在，会抛出KeyError错误，而defaultdict则可以避免这种情况

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda:'N/A')
>>> dd[key]=abc
>>> dd['key1']=1
>>> dd['key1']
1
>>> dd[2]
'N/A'

OrderedDict 毫无疑问，它肯定和dict有关。

使用dict时，key时无序的，在对dict做迭代时，我们无法确认key的顺序。

而是用OrderedDict时，我们可以保持key的顺序

>>> d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
>>> from collections import OrderedDict
>>> Od = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
>>> d.keys
<built-in method keys of dict object at 0x0000004B629E6360>
>>> d.keys()
dict_keys(['a', 'b', 'c'])
>>> Od.keys()
odict_keys(['a', 'b', 'c'])
>>> d
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

Od.popitem()会弹出最后一个元素 等同于Od.popitem(last = True)

Od.popitem(last = false) 会弹出第一个元素

Counter 简单的计数器

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch]+=1
...
>>> c
Counter({'r': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'p': 1, 'o': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1})

Counter也是dict中的一个子类

 

 

参考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001411031239400f7181f65f33a4623bc42276a605debf6000