分享程序员开发的那些事...
更新时间：2022-09-16 13:24:31
除了我们使用的那些基础的数据结构，还有包括其它的一些模块提供的数据结构，有时甚至比基础的数据结构还要好用。
这是一个为多个映射创建单一视图的类字典类型，也就是说，它同样具有字典类型的方法，它比基础数据结构中的字典的创建和多次更新要快，需要注意的是，增删改的操作都只会针对该对象的第一个字典，其余字典不会发生改变，但是如果是查找，则会在多个字典中查找，直到找到第一个出现的key为止。
| 特有方法 | 解释 |
|---|---|
| maps | 返回全部的字典（这个列表中至少存在一个列表） |
| new_child | 在字典列表头部插入字典，如果其参数为空，则会默认插入一个空字典，并且返回一个改变后的ChainMap对象 |
| parents | 返回除了第一个字典的其余字典列表的ChainMap对象，可以用来查询除了第一个列表以外的内容。 |
import collectionsa = {1: 2, 2: 3}b = {1: 3, 3: 4, 4: 5}chains = collections.ChainMap(a, b)# maps# 注意maps是个属性，不是一个方法，其改变print(chains.maps) # [{1: 2, 2: 3}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]# getassert chains.get(1, -1) == 2# parents# 从第二个map开始找assert chains.parents.get(1, -1) == 3# popitemassert chains.popitem() == (2, 3)# pop# 返回的是valueassert chains.pop(1) == 2# new_childassert chains.new_child()print(chains.maps) # [{}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]chains[2] = 1print(chains.maps) # [{2: 1}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]# setdedault# 如果已经存在key，则不会添加assert chains.setdefault(1, 10) == 3# updatechains.update({2: 4, 3: 5})print(chains.maps) # [{1: 2, 2: 4, 3: 5}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]# keysprint(chains.keys()) # KeysView(ChainMap({2: 4, 3: 5}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}))# KeysView 继承了mapping和setprint(2 in chains.keys()) # Trueprint(len(chains.keys())) # 4（重复的不算）# clearchains.clear()print(chains.maps) # [{}, {1: 3, 3: 4, 4: 5}]
这是一个继承dict的子类，专门用来做计数器，dict中的方法这里同样适用。
| 特有方法 | 解释 |
|---|---|
| init | 初始化，参数为可迭代对象即可 |
| elememts | 返回一个生成器，其键值以无序的方式返回，并且只有值大于1的键值对才会返回 |
| most_common | 返回值最大的键值对，参数指定返回前多少个 |
| subtract | 减法，调用者的值发生改变 |
| update | 加法，调用者的值发生改变 |
| ［］ | 返回键对应的值，如果键不存在，那么返回0 |
| + | 加法，返回一个新的counter对象，如果前面不存在，则默认加上一个对应键，值为0的counter |
| - | 减法，返回一个新的counter对象，如果前面不存在，则默认用对应键，值为0的counter来减，其中值正数会变负数，负数变为正数 |
| & | min操作，取相对应的键的最小值，返回一个新的counter对象 |
| ｜ | max操作，取相对应的键的最大值，返回一个新的counter对象 |
其中数学运算如果其中一方的不存在，则会默认创建对应键，值为0的键值对。
from collections import Counter# init# 可迭代counter = Counter("accab") # Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 1})counter2 = Counter([1,2,3,4]) # Counter({1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})counter5 = Counter([('a',3),('b', 2)]) # Counter({('a', 3): 1, ('b', 2): 1})# 字典counter3 = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'a': 3}) # Counter({'a': 3, 'b': 2})counter4 = Counter(a=1, b=2, c=1) # Counter({'b': 2, 'a': 1, 'c': 1})# elements# 键值以无序的方式返回，并且只返回值大于等于1的键值对elememts = counter.elements()print([x for x in elememts]) # ['a', 'a', 'c', 'c', 'b']# 为空是因为elements是generatorprint(sorted(elememts)) # []# most_common# 键值以无序的方式返回print(counter.most_common(1)) # [('a', 2)]print(counter.most_common()) # [('a', 2), ('c', 2), ('b', 1)]# update# 单纯是增加的功能，而不是像dict.update()中的替换一样counter.update("abb")print(counter) # Counter({'a': 3, 'b': 3, 'c': 2})# subtractcounter.subtract(Counter("accc"))print(counter) # Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': -1})print([x for x in counter.elements()]) # ['a', 'a', 'b', 'b', 'b']# get# 键不存在则返回0，但是不会加入到counter键值对中print(counter['d'])print(counter) # Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': -1})del counter['d']# 还可以使用数学运算c = Counter(a=3, b=1)d = Counter(a=1, b=2)# add two counters together: c[x] + d[x]print(c + d) # Counter({'a': 4, 'b': 3})# subtract (keeping only positive counts)print(c - d) # Counter({'a': 2})# # intersection: min(c[x], d[x])print(c & d) # Counter({'a': 1, 'b': 1})# union: max(c[x], d[x])print(c | d) # Counter({'a': 3, 'b': 2})# 一元加法和减法c = Counter(a=3, b=-1)# 只取正数print(+c) # Counter({'a': 3})print(-c) # Counter({'b': 1})
由于deque同样能够提供列表相关的函数，所以其和列表相同的函数则不再赘述，这里比较独特的是和left相关的函数以及rotate函数。
from collections import deque# 从尾部进入，从头部弹出，保证长度为5dq1 = deque('abcdefg', maxlen=5)print(dq1) # ['c', 'd', 'e', 'f', 'g']print(dq1.maxlen) # 5# 从左端入列dq1.appendleft('q')print(dq1) # ['q', 'c', 'd', 'e', 'f']# 从左端入列dq1.extendleft('abc')print(dq1) # ['c', 'b', 'a', 'q', 'c']# 从左端出列并且返回dq1.popleft() # cprint(dq1) # ['b', 'a', 'q', 'c']# 将队头n个元素进行右旋dq1.rotate(2)print(dq1) # ['q', 'c', 'b', 'a']# 将队尾两个元素进行左旋dq1.rotate(-2)print(dq1) # ['b', 'a', 'q', 'c']def tail(filename, n=10):
'Return the last n lines of a file'
with open(filename) as f:
return deque(f, n)def delete_nth(d, n):
""" 实现队列切片和删除，pop之后再放会原处 :param d: deque :param n: int :return: """
d.roatte(-n)
d.popleft()
d.rotate(n)
OrderedDict提供了一个有序字典，可以使用在遍历的时候根据相应的顺序进行输出，因为在dict中它的item是以任意顺序进行输出的。
注意初始化的时候和在插入的话都根据插入顺序进行排序，而不是根据key进行排序。
from collections import OrderedDictitems = {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}regular_dict = dict(items)ordered_dict = OrderedDict(items)print(regular_dict) # {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}print(ordered_dict) # [('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)]# 按照插入顺序进行排序而不是ordered_dict['f'] = 4ordered_dict['e'] = 5print(ordered_dict) # [('c', 3), ('b', 2), ('a', 1), ('f', 4), ('e', 5)]# 把最近加入的删除print(ordered_dict.popitem(last=True)) # ('e', 5)# 按照加入的顺序删除print(ordered_dict.popitem(last=False)) # ('c', 3)print(ordered_dict) # [('b', 2), ('a', 1), ('f', 4)]# 移动到末尾ordered_dict.move_to_end('b', last=True)print(ordered_dict) # [('a', 1), ('f', 4), ('b', 2)]# 移动到开头ordered_dict.move_to_end('b', last=False)print(ordered_dict) # [('b', 2), ('a', 1), ('f', 4)]ordered_dict['a'] = 3# 说明更改值并不会影响加入顺序print(ordered_dict.popitem(last=True)) # ('f', 4)
如果我们想要在tuple中使用名字的参数，而不是位置，namedtuple提供这么一个创建名称tuple的机会。
from collections import namedtuplePoint = namedtuple('Point', ['x', 'y'])p = Point(10, y=20)print(p) # Point(x=10, y=20)print(p.x + p.y) # 30