python学習ノート:collectionsモジュール

3816 ワード

1.collectionsモジュールの紹介
collectionsモジュールは、元のpythonデータ型に基づいて新しいデータ型を提供します.
  • namedtuple:名前を使用して要素コンテンツにアクセスできるtupleサブクラス
  • を生成する
  • deque:両端キューで、オブジェクト
  • を他の側から迅速に追加および押し出すことができる.
  • Counter:カウンタ、主に
  • をカウントするために使用される
  • OrderedDict:秩序辞書
  • defaultdict:デフォルト値の辞書
  • 2.使用説明
    2.1 namedtuple
    namedtupleは主に、名前を使用して要素にアクセスできるデータ・オブジェクトを生成するために使用され、通常、コードの可読性を向上させるために使用されます.たとえば、次のようにします.
    In [1]: from collections import namedtuple
    
    In [2]: websites = [
       ...:     ('google', 'http://www.google.com/', 'search engine'),
       ...:     ('Sina', 'http://www.sina.com.cn/', 'blog'),
       ...:     ('taobao', 'http://www.taobao.com/', 'shopping store')
       ...: ]
    
    In [3]: Website = namedtuple('Website', ['name', 'url', 'remark'])
    
    In [4]: for website in websites:
       ...:     website = Website._make(website)
       ...:     print website
       ...:
    Website(name='google', url='http://www.google.com/', remark='search engine')
    Website(name='Sina', url='http://www.sina.com.cn/', remark='blog')
    Website(name='taobao', url='http://www.taobao.com/', remark='shopping store')
    
    In [5]: p = Website('w3', 'www.w3school.com.cn', 'study')
    
    In [6]: p
    Out[6]: Website(name='w3', url='www.w3school.com.cn', remark='study')
    
    In [7]: d = p._asdict()
    
    In [8]: d['name']
    Out[8]: 'w3'
    
    In [9]: d['url']
    Out[9]: 'www.w3school.com.cn'
    

    2.2 deque
    dequeは両端キューで、キューのヘッダからオブジェクトを増やしたり取り出したりすることができ、listに比べてデータ量が大きい場合に実行速度を向上させることができます.
    In [1]: from collections import deque
    
    In [2]: p = deque([1, 2, 3, 4])
    
    In [3]: p.append(5)
    
    In [4]: p.appendleft(0)
    
    In [5]: p
    Out[5]: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5])
    

    2.3 defaultdict
    defaultdictは、辞書内に存在しないkeyを要求すると、工場関数メソッドを呼び出し、結果をkeyのデフォルト値として標準辞書タイプのKeyErrorエラーを回避する工場関数を入力します.
    In [1]: from collections import
    
    In [2]: d = defaultdict(lambda: 'None')
    
    In [3]: d[1]
    Out[4]: 'None'
    
    In [5]: members = [
        ...:     ['male', 'John'],
        ...:     ['male', 'Jack'],
        ...:     ['female', 'Lily'],
        ...:     ['male', 'Pony'],
        ...:     ['female', 'Lucy'],
        ...: ]
    
    In [6]: result = defaultdict(list)
    
    In [7]: for sex, name in members:
        ...:     result[sex].append(name)
        ...:
    
    In [8]: print result
    defaultdict(, {'male': ['John', 'Jack', 'Pony'], 'female': ['Lily', 'Lucy']})
    

    2.4 OrderedDict
    OrderedDictはDictとは異なり、秩序ある辞書オブジェクトです.
    In [1]: from collections import OrderedDict
    
    In [2]: items = (
       ...:     ('A', 1),
       ...:     ('B', 2),
       ...:     ('C', 3),
       ...:     ('D', 4)
       ...: )
    
    In [3]: regular_dict = dict(items)
    
    In [4]: ordered_dict = OrderedDict(items)
    
    In [5]: for k, v in regular_dict.iteritems():
       ...:     print "regular dict %s = %s" % (k, v)
       ...:
    regular dict A = 1
    regular dict C = 3
    regular dict B = 2
    regular dict D = 4
    
    In [6]: for k, v in ordered_dict.iteritems():
       ...:     print "ordered dict %s = %s" % (k, v)
       ...:
    ordered dict A = 1
    ordered dict B = 2
    ordered dict C = 3
    ordered dict D = 4
    

    2.5 Counter
    Counterは、文字の出現回数を統計するカウンタです
    In [1]: from collections import Counter
    
    In [2]: c = Counter()
    
    In [3]: for s in '111345eeabab':
       ...:     c[s] = c[s] + 1
       ...:
    
    In [4]: c
    Out[4]: Counter({'1': 3, '3': 1, '4': 1, '5': 1, 'a': 2, 'b': 2, 'e': 2})