容器(Collections)

Python附带一个模块,它包含许多容器数据类型,名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。

我们将讨论的是:

  • defaultdict
  • counter
  • deque
  • namedtuple
  • enum.Enum (包含在Python 3.4以上)

defaultdict

我个人使用defaultdict较多,与dict类型不同,你不需要检查key是否存在,所以我们能这样做:

  1. from collections import defaultdict
  2. colours =(
  3. ('Yasoob','Yellow'),
  4. ('Ali','Blue'),
  5. ('Arham','Green'),
  6. ('Ali','Black'),
  7. ('Yasoob','Red'),
  8. ('Ahmed','Silver'),
  9. )
  10. favourite_colours = defaultdict(list)
  11. for name, colour in colours:
  12. favourite_colours[name].append(colour)
  13. print(favourite_colours)

运行输出

  1. # defaultdict(<type 'list'>,
  2. # {'Arham': ['Green'],
  3. # 'Yasoob': ['Yellow', 'Red'],
  4. # 'Ahmed': ['Silver'],
  5. # 'Ali': ['Blue', 'Black']
  6. # })

另一种重要的是例子就是:当你在一个字典中对一个键进行嵌套赋值时,如果这个键不存在,会触发keyError异常。 defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题。
首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子,然后提供一个使用defaultdict的解决方案。

问题

  1. some_dict ={}
  2. some_dict['colours']['favourite']="yellow"
  3. ## 异常输出:KeyError: 'colours'

解决方案

  1. import collections
  2. tree =lambda: collections.defaultdict(tree)
  3. some_dict = tree()
  4. some_dict['colours']['favourite']="yellow"
  5. ## 运行正常

你可以用json.dumps打印出some_dict,例如:

  1. import json
  2. print(json.dumps(some_dict))
  3. ## 输出: {"colours": {"favourite": "yellow"}}

counter

Counter是一个计数器,它可以帮助我们针对某项数据进行计数。比如它可以用来计算每个人喜欢多少种颜色:

  1. from collections importCounter
  2. colours =(
  3. ('Yasoob','Yellow'),
  4. ('Ali','Blue'),
  5. ('Arham','Green'),
  6. ('Ali','Black'),
  7. ('Yasoob','Red'),
  8. ('Ahmed','Silver'),
  9. )
  10. favs =Counter(name for name, colour in colours)
  11. print(favs)
  12. ## 输出:
  13. ## Counter({
  14. ## 'Yasoob': 2,
  15. ## 'Ali': 2,
  16. ## 'Arham': 1,
  17. ## 'Ahmed': 1
  18. ## })

我们也可以在利用它统计一个文件,例如:

  1. with open('filename','rb')as f:
  2. line_count =Counter(f)
  3. print(line_count)

deque

deque提供了一个双端队列,你可以从头/尾两端添加或删除元素。要想使用它,首先我们要从collections中导入deque模块:

  1. from collections import deque

现在,你可以创建一个deque对象。

  1. d = deque()

它的用法就像python的list,并且提供了类似的方法,例如:

  1. d = deque()
  2. d.append('1')
  3. d.append('2')
  4. d.append('3')
  5. print(len(d))
  6. ## 输出: 3
  7. print(d[0])
  8. ## 输出: '1'
  9. print(d[-1])
  10. ## 输出: '3'

你可以从两端取出(pop)数据:

  1. d = deque(range(5))
  2. print(len(d))
  3. ## 输出: 5
  4. d.popleft()
  5. ## 输出: 0
  6. d.pop()
  7. ## 输出: 4
  8. print(d)
  9. ## 输出: deque([1, 2, 3])

我们也可以限制这个列表的大小,当超出你设定的限制时,数据会从对队列另一端被挤出去(pop)。
最好的解释是给出一个例子:

  1. d = deque(maxlen=30)

现在当你插入30条数据时,最左边一端的数据将从队列中删除。

你还可以从任一端扩展这个队列中的数据:

  1. d = deque([1,2,3,4,5])
  2. d.extendleft([0])
  3. d.extend([6,7,8])
  4. print(d)
  5. ## 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

namedtuple

您可能已经熟悉元组。
一个元组是一个不可变的列表,你可以存储一个数据的序列,它和命名元组(namedtuples)非常像,但有几个关键的不同。
主要相似点是都不像列表,你不能修改元组中的数据。为了获取元组中的数据,你需要使用整数作为索引:

  1. man =('Ali',30)
  2. print(man[0])
  3. ## 输出: Ali

嗯,那namedtuples是什么呢?它把元组变成一个针对简单任务的容器。你不必使用整数索引来访问一个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)一样访问namedtuples,但namedtuples是不可变的。

  1. from collections import namedtuple
  2. Animal= namedtuple('Animal','name age type')
  3. perry =Animal(name="perry", age=31, type="cat")
  4. print(perry)
  5. ## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat')
  6. print(perry.name)
  7. ## 输出: 'perry'

现在你可以看到,我们可以用名字来访问namedtuple中的数据。我们再继续分析它。一个命名元组(namedtuple)有两个必需的参数。它们是元组名称和字段名称。

在上面的例子中,我们的元组名称是Animal,字段名称是’name’,’age’和’type’。
namedtuple让你的元组变得自文档了。你只要看一眼就很容易理解代码是做什么的。
你也不必使用整数索引来访问一个命名元组,这让你的代码更易于维护。
而且,namedtuple的每个实例没有对象字典,所以它们很轻量,与普通的元组比,并不需要更多的内存。这使得它们比字典更快。

然而,要记住它是一个元组,属性值在namedtuple中是不可变的,所以下面的代码不能工作:

  1. from collections import namedtuple
  2. Animal= namedtuple('Animal','name age type')
  3. perry =Animal(name="perry", age=31, type="cat")
  4. perry.age =42
  5. ## 输出:
  6. ## Traceback (most recent call last):
  7. ## File "", line 1, in
  8. ## AttributeError: can't set attribute

你应该使用命名元组来让代码自文档它们向后兼容于普通的元组,这意味着你可以既使用整数索引,也可以使用名称来访问namedtuple

  1. from collections import namedtuple
  2. Animal= namedtuple('Animal','name age type')
  3. perry =Animal(name="perry", age=31, type="cat")
  4. print(perry[0])
  5. ## 输出: perry

最后,你可以将一个命名元组转换为字典,方法如下:

  1. from collections import namedtuple
  2. Animal= namedtuple('Animal','name age type')
  3. perry =Animal(name="Perry", age=31, type="cat")
  4. print(perry._asdict())
  5. ## 输出: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ...

enum.Enum (Python 3.4+)

另一个有用的容器是枚举对象,它属于enum模块,存在于Python 3.4以上版本中(同时作为一个独立的PyPI包enum34供老版本使用)。Enums(枚举类型)基本上是一种组织各种东西的方式。

让我们回顾一下上一个’Animal’命名元组的例子。
它有一个type字段,问题是,type是一个字符串。
那么问题来了,万一程序员输入了Cat,因为他按到了Shift键,或者输入了’CAT’,甚至’kitten’?

枚举可以帮助我们避免这个问题,通过不使用字符串。考虑以下这个例子:

  1. from collections import namedtuple
  2. from enum importEnum
  3. classSpecies(Enum):
  4. cat =1
  5. dog =2
  6. horse =3
  7. aardvark =4
  8. butterfly =5
  9. owl =6
  10. platypus =7
  11. dragon =8
  12. unicorn =9
  13. # 依次类推
  14. # 但我们并不想关心同一物种的年龄,所以我们可以使用一个别名
  15. kitten =1# (译者注:幼小的猫咪)
  16. puppy =2# (译者注:幼小的狗狗)
  17. Animal= namedtuple('Animal','name age type')
  18. perry =Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat)
  19. drogon =Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon)
  20. tom =Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat)
  21. charlie =Animal(name="Charlie", age=2, type=Species.kitten)

现在,我们进行一些测试:

  1. >>> charlie.type == tom.type
  2. True
  3. >>> charlie.type
  4. <Species.cat:1>

这样就没那么容易错误,我们必须更明确,而且我们应该只使用定义后的枚举类型。

有三种方法访问枚举数据,例如以下方法都可以获取到’cat’的值:

  1. Species(1)
  2. Species['cat']
  3. Species.cat

这只是一个快速浏览collections模块的介绍,建议你阅读本文最后的官方文档。