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Collections 模块
知识点
- Counter 类
- defaultdict 类
- namedtuple 类
在这个实验我们会学习 Collections 模块。这个模块实现了一些很好的数据结构，它们能帮助你解决各种实际问题。
>>> import collections
这是如何导入这个模块，现在我们来看看其中的一些类。
1. Counter
Counter 是一个有助于 hashable 对象计数的 dict 子类。它是一个无序的集合，其中 hashable 对象的元素存储为字典的键，它们的计数存储为字典的值，计数可以为任意整数，包括零和负数。
我们可以这样查看 Counter 的帮助信息，事实上这些信息来源于 Counter 的文档字符串（collections.Counter.__doc__）。
下面我们来看一个例子，例子中我们查看 Python 的 LICENSE 文件中某些单词出现的次数。
1.1. Counter 示例
>>> from collections import Counter
>>> import re >>> path = '/usr/lib/python3.4/LICENSE.txt' >>> words = re.findall('\w+', open(path).read().lower()) >>> Counter(words).most_common(10) [('the', 80), ('or', 78), ('1', 66), ('of', 61), ('to', 50), ('and', 48), ('python', 46), ('in', 38), ('license', 37), ('any', 37)] Counter 对象有一个叫做 elements() 的方法，其返回的序列中，依照计数重复元素相同次数，元素顺序是无序的。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] most_common() 方法返回最常见的元素及其计数，顺序为最常见到最少。
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)] 2. defaultdict
defaultdict 是内建 dict 类的子类，它覆写了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余功能与字典相同。
defaultdict() 第一个参数提供了 default_factory 属性的初始值，默认值为 None，default_factory 属性值将作为字典的默认数据类型。所有剩余的参数与字典的构造方法相同，包括关键字参数。
同样的功能使用 defaultdict 比使用 dict.setdefault 方法快。
defaultdict 用例
>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] >>> d = defaultdict(list) >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) ... >>> d.items() dict_items([('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]) 在例子中你可以看到，即使 defaultdict 对象不存在某个键，它会自动创建一个空列表。
3. namedtuple
命名元组有助于对元组每个位置赋予意义，并且让我们的代码有更好的可读性和自文档性。你可以在任何使用元组地方使用命名元组。在例子中我们会创建一个命名元组以展示为元组每个位置保存信息。
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) # 定义命名元组 >>> p = Point(10, y=20) # 创建一个对象 >>> p Point(x=10, y=20) >>> p.x + p.y 30 >>> p[0] + p[1] # 像普通元组那样访问元素 30 >>> x, y = p # 元组拆封 >>> x 10 >>> y 20 总结
这个实验我们使用了 Collections 中的一些数据结构，可能你目前并用不上他，但希望你以后需要的时候会想起它们 : -)
知识点
- Counter 类
- defaultdict 类
- namedtuple 类
在这个实验我们会学习 Collections 模块。这个模块实现了一些很好的数据结构，它们能帮助你解决各种实际问题。
>>> import collections
这是如何导入这个模块，现在我们来看看其中的一些类。
1. Counter
Counter 是一个有助于 hashable 对象计数的 dict 子类。它是一个无序的集合，其中 hashable 对象的元素存储为字典的键，它们的计数存储为字典的值，计数可以为任意整数，包括零和负数。
我们可以这样查看 Counter 的帮助信息，事实上这些信息来源于 Counter 的文档字符串（collections.Counter.__doc__）。
下面我们来看一个例子，例子中我们查看 Python 的 LICENSE 文件中某些单词出现的次数。
1.1. Counter 示例
>>> from collections import Counter
>>> import re >>> path = '/usr/lib/python3.4/LICENSE.txt' >>> words = re.findall('\w+', open(path).read().lower()) >>> Counter(words).most_common(10) [('the', 80), ('or', 78), ('1', 66), ('of', 61), ('to', 50), ('and', 48), ('python', 46), ('in', 38), ('license', 37), ('any', 37)] Counter 对象有一个叫做 elements() 的方法，其返回的序列中，依照计数重复元素相同次数，元素顺序是无序的。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] most_common() 方法返回最常见的元素及其计数，顺序为最常见到最少。
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)] 2. defaultdict
defaultdict 是内建 dict 类的子类，它覆写了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余功能与字典相同。
defaultdict() 第一个参数提供了 default_factory 属性的初始值，默认值为 None，default_factory 属性值将作为字典的默认数据类型。所有剩余的参数与字典的构造方法相同，包括关键字参数。
同样的功能使用 defaultdict 比使用 dict.setdefault 方法快。
defaultdict 用例
>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] >>> d = defaultdict(list) >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) ... >>> d.items() dict_items([('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]) 在例子中你可以看到，即使 defaultdict 对象不存在某个键，它会自动创建一个空列表。
3. namedtuple
命名元组有助于对元组每个位置赋予意义，并且让我们的代码有更好的可读性和自文档性。你可以在任何使用元组地方使用命名元组。在例子中我们会创建一个命名元组以展示为元组每个位置保存信息。
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) # 定义命名元组 >>> p = Point(10, y=20) # 创建一个对象 >>> p Point(x=10, y=20) >>> p.x + p.y 30 >>> p[0] + p[1] # 像普通元组那样访问元素 30 >>> x, y = p # 元组拆封 >>> x 10 >>> y 20 总结
这个实验我们使用了 Collections 中的一些数据结构，可能你目前并用不上他，但希望你以后需要的时候会想起它们 : -)