Модуль collections
#PythonМодуль collections - предоставляет специализированные типы данных, на основе словарей, кортежей, множеств, списков.
Первым рассматриваемым типом данных будет Counter.
collections.Counter
collections.Counter - вид словаря, который позволяет нам считать количество неизменяемых объектов (в большинстве случаев, строк). Пример:
>>>
>>> import collections
>>> c = collections.Counter()
>>> for word in ['spam', 'egg', 'spam', 'counter', 'counter', 'counter']:
... c[word] += 1
...
>>> print(c)
Counter({'counter': 3, 'spam': 2, 'egg': 1})
>>> print(c['counter'])
3
>>> print(c['collections'])
0
Но возможности Counter на этом не заканчиваются. У него есть несколько специальных методов:
elements() - возвращает список элементов в лексикографическом порядке.
>>>
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
most_common([n]) - возвращает n наиболее часто встречающихся элементов, в порядке убывания встречаемости. Если n не указано, возвращаются все элементы.
>>>
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]
subtract([iterable-or-mapping]) - вычитание
>>>
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4)
>>> c.subtract(d)
Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})
Наиболее часто употребляемые шаблоны для работы с Counter:
- sum(c.values()) - общее количество.
- c.clear() - очистить счётчик.
- list(c) - список уникальных элементов.
- set(c) - преобразовать в множество.
- dict(c) - преобразовать в словарь.
- c.most_common()[:-n:-1] - n наименее часто встречающихся элементов.
- c += Counter() - удалить элементы, встречающиеся менее одного раза.
Counter также поддерживает сложение, вычитание, пересечение и объединение:
>>>
>>> c = Counter(a=3, b=1)
>>> d = Counter(a=1, b=2)
>>> c + d
Counter({'a': 4, 'b': 3})
>>> c - d
Counter({'a': 2})
>>> c & d
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d
Counter({'a': 3, 'b': 2})
Следующими на очереди у нас очереди (deque)
collections.deque
collections.deque(iterable, [maxlen]) - создаёт очередь из итерируемого объекта с максимальной длиной maxlen. Очереди очень похожи на списки, за исключением того, что добавлять и удалять элементы можно либо справа, либо слева.
Методы, определённые в deque:
append(x) - добавляет x в конец.
appendleft(x) - добавляет x в начало.
clear() - очищает очередь.
count(x) - количество элементов, равных x.
extend(iterable) - добавляет в конец все элементы iterable.
extendleft(iterable) - добавляет в начало все элементы iterable (начиная с последнего элемента iterable).
pop() - удаляет и возвращает последний элемент очереди.
popleft() - удаляет и возвращает первый элемент очереди.
remove(value) - удаляет первое вхождение value.
reverse() - разворачивает очередь.
rotate(n) - последовательно переносит n элементов из начала в конец (если n отрицательно, то с конца в начало).
collections.defaultdict
collections.defaultdict ничем не отличается от обычного словаря за исключением того, что по умолчанию всегда вызывается функция, возвращающая значение:
>>>
>>> import collections
>>> defdict = collections.defaultdict(list)
>>> print(defdict)
defaultdict(<class 'list'>, {})
>>> for i in range(5):
... defdict[i].append(i)
...
>>> print(defdict)
defaultdict(<class 'list'>, {0: [0], 1: [1], 2: [2], 3: [3], 4: [4]})
collections.OrderedDict
collections.OrderedDict - ещё один похожий на словарь объект, но он помнит порядок, в котором ему были даны ключи. Методы:
popitem(last=True) - удаляет последний элемент если last=True, и первый, если last=False.
move_to_end(key, last=True) - добавляет ключ в конец если last=True, и в начало, если last=False.
>>>
>>> d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])
collections.namedtuple()
Класс collections.namedtuple позволяет создать тип данных, ведущий себя как кортеж, с тем дополнением, что каждому элементу присваивается имя, по которому можно в дальнейшем получать доступ:
>>>
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(x=1, y=2)
>>> p
Point(x=1, y=2)
>>> p.x
1
>>> p[0]
1