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
  3. colours = (
  4.     ('Yasoob', 'Yellow'),
  5.     ('Ali', 'Blue'),
  6.     ('Arham', 'Green'),
  7.     ('Ali', 'Black'),
  8.     ('Yasoob', 'Red'),
  9.     ('Ahmed', 'Silver'),
  10. )
  12. favourite_colours = defaultdict(list)
  14. for name, colour in colours:
  15.     favourite_colours[name].append(colour)
  17. 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"
  4. ## 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"
  6. ## 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))
  4. ## 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 import Counter
  3. colours = (
  4.     ('Yasoob', 'Yellow'),
  5.     ('Ali', 'Blue'),
  6.     ('Arham', 'Green'),
  7.     ('Ali', 'Black'),
  8.     ('Yasoob', 'Red'),
  9.     ('Ahmed', 'Silver'),
  10. )
  12. favs = Counter(name for name, colour in colours)
  13. print(favs)
  15. ## 输出:
  16. ## Counter({
  17. ##     'Yasoob': 2,
  18. ##     'Ali': 2,
  19. ##     'Arham': 1,
  20. ##     'Ahmed': 1
  21. ##  })

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')
  6. print(len(d))
  8. ## 输出: 3
  10. print(d[0])
  12. ## 输出: '1'
  14. print(d[-1])
  16. ## 输出: '3'

你可以从两端取出(pop)数据：

  1. d = deque(range(5))
  2. print(len(d))
  4. ## 输出: 5
  6. d.popleft()
  8. ## 输出: 0
  10. d.pop()
  12. ## 输出: 4
  14. print(d)
  16. ## 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)
  6. ## 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])
  4. ## 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
  3. Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
  4. perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
  6. print(perry)
  8. ## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat')
  10. print(perry.name)
  12. ## 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
  3. Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
  4. perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
  5. perry.age = 42
  7. ## 输出:
  8. ## Traceback (most recent call last):
  9. ##     File "", line 1, in
  10. ## 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
  3. Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
  4. perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
  5. print(perry[0])
  7. ## 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
  3. Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
  4. perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat")
  5. print(perry._asdict())
  7. ## 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 import Enum
  4. class Species(Enum):
  5.     cat = 1
  6.     dog = 2
  7.     horse = 3
  8.     aardvark = 4
  9.     butterfly = 5
  10.     owl = 6
  11.     platypus = 7
  12.     dragon = 8
  13.     unicorn = 9
  14.     # 依次类推
  16.     # 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
  17.     kitten = 1  # (译者注：幼小的猫咪)
  18.     puppy = 2   # (译者注：幼小的狗狗)
  20. Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
  21. perry = Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat)
  22. drogon = Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon)
  23. tom = Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat)
  24. 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。