3 - collections 模块

collections 数据类型collections 数据类型主要是为了弥补 list /tuple / dict 的额外数据类型ChainMap代码：import collections## 赋值，合并字典的作用a = {‘a’:“A”}b = {“b”:“B”}m = collections.ChainMap(a,b)for k,v in m.items(): print(‘key: {} | value:{}’.format(k,v))print(m)如果字典中有重复的key值a = {“a”:“A”,“b”:“B”}b = {“b”:“C”}m2 = collections.ChainMap(a,b)print(m2)for k,v in m2.items(): print(‘key: {} | value:{}’.format(k,v))输出：ChainMap({‘a’: ‘A’, ‘b’: ‘B’}, {‘b’: ‘C’})key: a | value:Akey: b | value:B结论：结果是没有合并，如果只是合并字典的值，还是直接使用update即可, 这个模块不怎么会用到，了解即可CounterCounter 顾名思义，就是计算总数的意思，可以计算出一个序列中每个元素的个数，一个简单的例子>>> import collections>>> collections.Counter(“Hello World”)Counter({’l’: 3, ‘o’: 2, ‘H’: 1, ’e’: 1, ’ ‘: 1, ‘W’: 1, ‘r’: 1, ’d’: 1})可以使用如下的写法，来得到自己想要的元素的个数>>> a = collections.Counter(“Hello World”)>>> a[‘W’]1除此之外，Counter对象还支持直接运算import collectionsc1 = collections.Counter(“Hello World”)c2 = collections.Counter(“Hello Python”)print(“c1 + c2 =",c1 + c2)print(“c1 - c2 = “,c1 - c2)print(“c1 | c2 = “,c1 | c2)print(“c1 & c2 = “,c1 & c2)输出：c1 + c2 = Counter({’l’: 5, ‘o’: 4, ‘H’: 2, ’e’: 2, ’ ‘: 2, ‘W’: 1, ‘r’: 1, ’d’: 1, ‘P’: 1, ‘y’: 1, ’t’: 1, ‘h’: 1, ’n’: 1})c1 - c2 = Counter({’l’: 1, ‘W’: 1, ‘r’: 1, ’d’: 1})c1 | c2 = Counter({’l’: 3, ‘o’: 2, ‘H’: 1, ’e’: 1, ’ ‘: 1, ‘W’: 1, ‘r’: 1, ’d’: 1, ‘P’: 1, ‘y’: 1, ’t’: 1, ‘h’: 1, ’n’: 1})c1 & c2 = Counter({’l’: 2, ‘o’: 2, ‘H’: 1, ’e’: 1, ’ ‘: 1})defaultdict众所周知，当需要获取一个字典的值，可以使用 xx[key] 这样的形式去获取，如果key值不存在，那么就会抛出一个错误，所以大部分推荐的做法是，使用 get 方法来获取字典的值，比如：test = {“a”:“b”}test.get(“a”)# 如果获取一个不存在的 key 值test.get(“b”) # 返回None# 但是通过get 可以指定一个 key 值test.get(“b”,“this is b”) # 返回 this is bdefaultdict 也差不多是这样的道理，当你获取一个不存在的 key 值的时候，返回默认值import collectionsdef default_value(): return “Default value"m = collections.defaultdict(default_value,foo=‘aaa’)print(m[‘fxx’]) # 返回 Default valuedeque双端队列，元素可以从两端弹出，插入和删除操作限定在队列的两边进行from collections import dequed = deque(“abcdefg”)print(d) # deque([‘a’, ‘b’, ‘c’, ’d’, ’e’, ‘f’, ‘g’])d.remove(‘c’)print(d) # deque([‘a’, ‘b’, ’d’, ’e’, ‘f’, ‘g’])d.append(‘h’)print(d) #deque([‘a’, ‘b’, ’d’, ’e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’])d.appendleft(“1”)print(d) #deque([‘1’, ‘a’, ‘b’, ’d’, ’e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’])# 使用pop 获取队列中的值d.pop()print(d) # deque([‘1’, ‘a’, ‘b’, ’d’, ’e’, ‘f’, ‘g’])d.popleft()print(d) # deque([‘a’, ‘b’, ’d’, ’e’, ‘f’, ‘g’])也可以使用线程来消费双端队列from collections import dequeimport timeimport threading# deque 也可以用线程通信d1 = deque(range(1000))def task(direction,i,nextSource): while True: try: item = nextSource() print(“方向：{} 线程： {} 正在处理： {} “.format(direction,i,item)) except IndexError as e: break else: time.sleep(1) right_ts = [threading.Thread(target=task,args=(‘right’,i,d1.pop))for i in range(10)]left_ts = [threading.Thread(target=task,args=(’left’,i,d1.popleft)) for i in range(10)]for tl in left_ts: tl.start()for tr in right_ts: tr.start()for tl in left_ts: tl.join()for tr in right_ts: tr.join()OrderedDict使用字典的时候，其输出时，不一定按照当时添加的顺序输出，例如：d = {}d[‘a’]= ‘A’d[‘b’] = 3d[‘c’]= 1d[’d’]=‘B’d[‘c’]=‘C’for k,v in d.items(): print(k,’=>’,v)输出：a => Ab => 3c => Cd => B但是 OrderedDict 会d = OrderedDict()d[‘a’]= ‘A’d[‘b’] = 3d[’s’]= 1d[’d’]=‘B’d[‘c’]=‘C’for k,v in d.items(): print(k,’=>’,v)输出：a => Ab => 3s => 1d => Bc => C当需要使用dict 来作为运算和存储的时候，这就是一个比较有用的特点了。总结以上这些在日常使用的时候如果不了解，很少会去用到，但如果想写出优雅，简洁的代码，这些概念会起到一定的帮助作用参考《The Python3 Standard Library By Example》