Python中有用的工具（二）

古城微笑少年丶 2022-07-12 11:30 171阅读 0赞

## 一、 collections模块：更多数据结构 ##

`import collections`

### 1. 计数器 ###

可以使用 Counter(seq) 对序列中出现的元素个数进行统计。

例如，我们可以统计一段文本中出现的单词及其出现的次数：

>>> import collections
    >>> from string import punctuation
    >>> sentence = "one, two, three, one, two, three, I come from China."
    >>> words_count = collections.Counter(sentence.translate(None, punctuation).lower().split())
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: translate() takes exactly one argument (2 given)
    >>> words_count = collections.Counter(sentence.translate(punctuation).lower().split())
    >>> print(words_count)
    Counter({
       'one,': 2, 'two,': 2, 'three,': 2, 'china.': 1, 'come': 1, 'from': 1, 'i': 1})

### 2. 双端队列 ###

#### 双端队列支持从队头队尾出入队： ####

>>> import collections
    >>> dq = collections.deque()
    >>> for i in range(10):
    ...     dq.append(i)
    ...
    >>> print(dq)
    deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    >>> print(dq.pop())
    9
    >>> print(dq)
    deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
    >>> for i in range(10):
    ...     print(dq.pop())
    ...
    8
    7
    6
    5
    4
    3
    2
    1
    0
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 2, in <module>
    IndexError: pop from an empty deque
    >>> print(dq)
    deque([])
    >>> for i in range(10):
    ...     dq.appendleft(i)
    ...
    >>> print(dq)
    deque([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
    >>> for i in range(10):
    ...     print(dq.popleft())
    ...
    9
    8
    7
    6
    5
    4
    3
    2
    1
    0

#### 列表 VS 双端队列 ####

双端队列支持线程安全，在双端队列的任何一端执行添加和删除操作，它们的内存效率几乎相同（时间复杂度为O(1)）。

虽然list也支持类似的操作，但是它对定长列表的操作表现很不错，而当遇到pop(0)和insert(0, v)这样既改变了列表的长度又改变其元素位置的操作时，其时间复杂度就变为O(n)了。

在双端队列中最好不使用切片和索引，你可以用popleft和appendleft方法，双端队列对这些操作做了优化。在两端的索引访问时间复杂度为O(1)，但是访问中间元素的时间复杂度为O(n)，速度较慢，对于快速随机的访问，还是用列表代替。

列表用于随机访问和定长数据的操作，包括切片，而双端队列适用于在两端压入或弹出元素，索引（但不包括切片）的效率可能低于列表。

class Deque:
        """模拟双端队列"""
        def __init__(self):
            self.items = []
    
        def isEmpty(self):
            return self.items == []
    
        def addFront(self, item):
            self.items.append(item)
    
        def addRear(self, item):
            self.items.insert(0,item)
    
        def removeFront(self):
            return self.items.pop()
    
        def removeRear(self):
            return self.items.pop(0)
    
        def size(self):
            return len(self.items)
    
    # 以下是测试代码
    d = Deque()
    print(d.isEmpty())
    d.addRear(4)
    d.addRear('dog')
    d.addFront('cat')
    d.addFront(True)
    print(d.size())
    print(d.isEmpty())
    d.addRear(8.4)
    print(d.removeRear())
    print(d.removeFront())
    
    #输出
    True
    4
    False
    8.4
    True

### 3. 有序字典 ###

字典的key按顺序排列：

import collections
    
    items = (
        ('A', 1),
        ('B', 2),
        ('C', 3)
    )
    
    regular_dict = dict(items) # 无序输出
    ordered_dict = collections.OrderedDict(items) # 有序输出
    
    print('Regular Dict:')
    for k, v in regular_dict.items():
        print(k, v)
    
    print('Ordered Dict:')
    for k, v in ordered_dict.items():
        print(k, v)
    
    # 输出如下：
    Regular Dict:
    A 1
    C 3
    B 2
    Ordered Dict:
    A 1
    B 2
    C 3

### 4. 带默认值的字典 ###

对于 Python 自带的词典 d，当 key 不存在的时候，调用 d\[key\] 会报错，但是 defaultdict 可以为这样的 key 提供一个指定的默认值，我们只需要在定义时提供默认值的类型即可，如果 key 不存在返回指定类型的默认值：

>>> import collections
    >>> dd = collections.defaultdict(list)
    >>> print(dd["foo"])
    []
    >>> dd = collections.defaultdict(int)
    >>> print(dd["foo"])
    0
    >>> dd = collections.defaultdict(float)
    >>> print(dd["foo"])
    0.0