python-collections — 容器数据类型(定序字典)
Source code: Lib/collections/init.py
这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。
| name | effect |
|---|---|
| namedtuple() | 创建命名元组子类的工厂函数 |
| deque | 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) |
| ChainMap | 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 |
| Counter | 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 |
| OrderedDict | 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 |
| defaultdict | 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 |
| UserDict | 封装了字典对象，简化了字典子类化 |
| UserList | 封装了列表对象，简化了列表子类化 |
| UserString | 封装了字符串对象，简化了字符串子类化 |
class collections.OrderedDict([items])
返回一个 dict 子类的实例，它具有专门用于重新排列字典顺序的方法。
3.1 新版功能.
popitem(last=True)
有序字典的 popitem() 方法移除并返回一个 (key, value) 键值对。 如果 last 值为真，则按 LIFO 后进先出的顺序返回键值对，否则就按 FIFO 先进先出的顺序返回键值对。
move_to_end(key, last=True)
将一个现有的 key 移到序字典的任一端。 如果 last 为真值（默认）则将条目移到右端，或者如果 last 为假值则将条目移到开头。 如果 key 不存在则会引发 KeyError:
>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d.move_to_end('b')
>>> ''.join(d)
'acdeb'
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d)
'bacde'
3.2 新版功能.
相对于通常的映射方法，有序字典还另外提供了逆序迭代的支持，通过 reversed() 。
OrderedDict 之间的相等测试是顺序敏感的，实现为 list(od1.items())==list(od2.items()) 。 OrderedDict 对象和其他的 Mapping 的相等测试，是顺序敏感的字典测试。这允许 OrderedDict 替换为任何字典可以使用的场所。
在 3.5 版更改: OrderedDict 的项(item)，键(key)和值(value) 视图 现在支持逆序迭代，通过 reversed() 。
在 3.6 版更改: PEP 468 赞成将关键词参数的顺序保留， 通过传递给 OrderedDict 构造器和它的 update() 方法。
在 3.9 版更改: 增加了合并 (|) 与更新 (|=) 运算符，相关说明见 PEP 584
OrderedDict 例子和用法
OrderedDict的 Key 会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序
import collections
print "Regular dictionary"
d={
}
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
print k,v
print "\nOrder dictionary"
d1 = collections.OrderedDict()
d1['a'] = 'A'
d1['b'] = 'B'
d1['c'] = 'C'
d1['1'] = '1'
d1['2'] = '2'
for k,v in d1.items():
print k,v
输出：
Regular dictionary
a A
c C
b B
Order dictionary
a A
b B
c C
1 1
2 2
可以看到，同样是保存了ABC等几个元素，但是使用OrderedDict会根据放入元素的先后顺序进行排序。所以输出的值是排好序的。
OrderedDict对象的字典对象，如果其顺序不同那么Python也会把他们当做是两个不同的对象，请看事例：
print 'Regular dictionary:'
d2={
}
d2['a']='A'
d2['b']='B'
d2['c']='C'
d3={
}
d3['c']='C'
d3['a']='A'
d3['b']='B'
print d2 == d3
print '\nOrderedDict:'
d4=collections.OrderedDict()
d4['a']='A'
d4['b']='B'
d4['c']='C'
d5=collections.OrderedDict()
d5['c']='C'
d5['a']='A'
d5['b']='B'
print d1==d2
输出：
Regular dictionary:
True
OrderedDict:
False
再看几个例子：
dd = {
'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
#按key排序
kd = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(), key=lambda t: t[0]))
print kd
#按照value排序
vd = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(),key=lambda t:t[1]))
print vd
#输出
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
此部分实例介绍转自tooltime
创建记住键值 最后 插入顺序的有序字典变体很简单。 如果新条目覆盖现有条目，则原始插入位置将更改并移至末尾:
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
'Store items in the order the keys were last added'
def __setitem__(self, key, value):
super().__setitem__(key, value)
self.move_to_end(key)
一个 OrderedDict 对于实现 functools.lru_cache() 的变体也很有用:
from time import time
class TimeBoundedLRU:
"LRU Cache that invalidates and refreshes old entries."
def __init__(self, func, maxsize=128, maxage=30):
self.cache = OrderedDict() # { args : (timestamp, result)}
self.func = func
self.maxsize = maxsize
self.maxage = maxage
def __call__(self, *args):
if args in self.cache:
self.cache.move_to_end(args)
timestamp, result = self.cache[args]
if time() - timestamp <= self.maxage:
return result
result = self.func(*args)
self.cache[args] = time(), result
if len(self.cache) > self.maxsize:
self.cache.popitem(0)
return result
class MultiHitLRUCache:
""" LRU cache that defers caching a result until
it has been requested multiple times.
To avoid flushing the LRU cache with one-time requests,
we don't cache until a request has been made more than once.
"""
def __init__(self, func, maxsize=128, maxrequests=4096, cache_after=1):
self.requests = OrderedDict() # { uncached_key : request_count }
self.cache = OrderedDict() # { cached_key : function_result }
self.func = func
self.maxrequests = maxrequests # max number of uncached requests
self.maxsize = maxsize # max number of stored return values
self.cache_after = cache_after
def __call__(self, *args):
if args in self.cache:
self.cache.move_to_end(args)
return self.cache[args]
result = self.func(*args)
self.requests[args] = self.requests.get(args, 0) + 1
if self.requests[args] <= self.cache_after:
self.requests.move_to_end(args)
if len(self.requests) > self.maxrequests:
self.requests.popitem(0)
else:
self.requests.pop(args, None)
self.cache[args] = result
if len(self.cache) > self.maxsize:
self.cache.popitem(0)
return result