Python数据结构—

本文主要是介绍Python数据结构——collections，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 Python包括很多标准编程数据结构，如 list , tuple , dict , set ，这些属于内置类型 

 collections模块包含多种数据结构的实现，扩展了其他模块中相应的结构。 

 Counter是一个容器，可以跟踪相同的值增加了多少次。这个类可以用来实现其他语言常用包或多集合数据结构来实现的算法。
  

 Deque是一个双端队列，允许从任意一端增加或删除元素。 

 defaultdict是一个字典，如果找不到某个键，会相应一个默认值。 

 OrderedDict会记住增加元素的序列。 

 nametuple扩展了一般的 tuple ,除了为每个成员元素提供一个数值索引外还提供了一个属性名。 

1.Counter Counter作为一个容器，可以跟踪相同的值增加了多少次。这个类可以用来实现其他语言常用包或多集合数据结构来实现的算法。 
 初始化 
 Counter支持 3 种形式的初始化。调用Counter的构造函数时可以提供一个元素序列或者一个包含键和计数的字典，还可以使用关键字参数将字符串名映射到计数。 
 import  collections 
 print   collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b']) 
 print   collections.Counter({'a':2, 'b':3, 'c':1}) 
 print   collections.Counter(a=2, b=3, c=1) 
 print   collections.Counter('aabbbc') 
 
 这四种形式的初始化结构都是一样的。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Counter({ 'b' :  3 ,  'a' :  2 ,  'c' :  1 }) 
 
 
 如果不提供任何参数，可以构造一个空的Counter，然后通过update()方法填充。 
 import  collections 
 c  =  collections.Counter() 
 print  'Initial  :' , c 
 c.update( 'abcdcaa' ) 
 print  'Sequencel:' , c 
 c.update({ 'a' : 1 ,  'd' : 6 }) 
 print  'Dict     :' , c 
 计数值将根据新数据增加，替换数据不会改变计数。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Initial  : Counter() 
 Sequencel: Counter({ 'a' :  3 ,  'c' :  2 ,  'b' :  1 ,  'd' :  1 }) 
 Dict      : Counter({ 'd' :  7 ,  'a' :  4 ,  'c' :  2 ,  'b' :  1 }) 
 访问计数 
 一旦填充了Counter，可以使用字典API获取它的值。 
 import  collections 
 c  =  collections.Counter( 'abcdccca' ) 
 for  letter  in  'abcde' : 
      print  '%s : %d'  %  (letter, c[letter]) 
 对于未知元素，Counter不会产生KerError，如果没有找到某个值，其计数为0。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 a :  2 
 b :  1 
 c :  4 
 d :  1 
 elements()方法返回一个迭代器，将生产Counter知道的所有元素 
 import  collections 
 c  =  collections.Counter( 'abcdccca' ) 
 c[ 'e' ]  =  0 
 print  c 
 print  list (c.elements()) 
 不能保证元素顺序不变，另外计数小于或等于 0 的元素不包含在内。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Counter({ 'c' :  4 ,  'a' :  2 ,  'b' :  1 ,  'd' :  1 ,  'e' :  0 }) 
 [ 'a' ,  'a' ,  'c' ,  'c' ,  'c' ,  'c' ,  'b' ,  'd' ] 
 使用most_common()可以生成一个序列，其中包含n个最常遇到的输入值及其相应计数。 
 import  collections 
 c  =  collections.Counter() 
 with  open (r 'd:\check_traffic.sh' ,  'rt' ) as f: 
            for  line  in  f: 
                c.update(line.rstrip().lower()) 
 print  'Most common:' 
 for  letter, count  in  c.most_common( 5 ): 
            print  '%s: %6d'  %  (letter, count) 
 统计系统所有单词中出现的字母，生成一个频率分布，然后打印 5 个最常见的字母。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Most common: 
   :    6535 
 e:    3435 
      :    3202 
 t:    3141 
 i:    3100 
 算术操作 
 Counter实例支持算术和集合操作来完成结果的聚集。 
 import  collections 
 c1  =  collections.Counter([ 'a' ,  'a' ,  'c' ,  'b'  , 'a' ]) 
 c2  =  collections.Counter( 'alphabet' ) 
 print  'c1:' , c1 
 print  'c2:' , c2 
 print  '\nCombined counts:' 
 print  c1  +  c2 
 print  '\nSubtraction:' 
 print  c1  -  c2 
 print  '\nIntersection:' 
 print  c1 & c2 
 print  '\nUnion:' 
 print  c1 | c2 
 每次通过操作生成一个新的Counter时，计数为 0 或者负的元素都会被删除。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 c1: Counter({ 'a' :  3 ,  'c' :  1 ,  'b' :  1 }) 
 c2: Counter({ 'a' :  2 ,  'b' :  1 ,  'e' :  1 ,  'h' :  1 ,  'l' :  1 ,  'p' :  1 ,  't' :  1 }) 
 Combined counts: 
 Counter({ 'a' :  5 ,  'b' :  2 ,  'c' :  1 ,  'e' :  1 ,  'h' :  1 ,  'l' :  1 ,  'p' :  1 ,  't' :  1 }) 
 Subtraction: 
 Counter({ 'a' :  1 ,  'c' :  1 }) 
 Intersection: 
 Counter({ 'a' :  2 ,  'b' :  1 }) 
 Union: 
 Counter({ 'a' :  3 ,  'c' :  1 ,  'b' :  1 ,  'e' :  1 ,  'h' :  1 ,  'l' :  1 ,  'p' :  1 ,  't' :  1 }) 
 
  
 2  defaultdict 
 标准字典包括一个方法setdefault()来获取一个值 ，如果值不存在则建立一个默认值。defaultdict初始化容器是会让调用者提前指定默认值。 
 import  collections 
 def  default_factory(): 
      return  'default value' 
 d = collections.defaultdict(default_factory, foo = 'bar' ) 或者 d = collections.defaultdict(lambda :'333',{'foo' = 'bar'}) 
 print  'd:' , d 
 print  'foo =>' , d[ 'foo' ] 
 print  'var =>' , d[ 'bar' ] 
 只要所有键都有相同的默认值，就可以使用这个方法。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 d: defaultdict(<function default_factory at  0x0201FAB0 >, { 'foo' :  'bar' }) 
 foo  = > bar 
 var  = > default value 
 
  
 3   deque 
 deque(两端队列)支持从任意一端增加和删除元素。常用的两种结果，即栈和队列，就是两端队列的退化形式，其输入和输出限制在一端。 
 import  collections 
 d  =  collections.deque( 'abcdefg' ) 
 print  'Deque:' , d 
 print  'Length:' ,  len (d) 
 print  'Left end' , d[ 0 ] 
 print  'Right end' , d[ - 1 ] 
 d.remove( 'c' ) 
 print  'remove(c):' , d 
 deque是一种序列容器，支持 list 操作，可以通过匹配标识从序列中间删除元素。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Deque: deque([ 'a' ,  'b' ,  'c' ,  'd' ,  'e' ,  'f' ,  'g' ]) 
 Length:  7 
 Left end a 
 Right end g 
 remove(c): deque([ 'a' ,  'b' ,  'd' ,  'e' ,  'f' ,  'g' ]) 
 填充 
 deque可以从任意一端填充，在python实现称为“左端”和“右端”。 
 import  collections 
 d1  =  collections.deque() 
 d1.extend( 'abcdefg' ) 
 print  'extend:' , d1 
 d1.append( 'h' ) 
 print  'append:' , d1 
 d2  =  collections.deque() 
 d2.extendleft( xrange ( 6 )) 
 print  'extendleft' , d2 
 d2.appendleft( 6 ) 
 print  'appendleft' , d2 
 extendleft()迭代处理其输入，对每个元素完成与appendleft()相同的处理。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 extend: deque([ 'a' ,  'b' ,  'c' ,  'd' ,  'e' ,  'f' ,  'g' ]) 
 append: deque([ 'a' ,  'b' ,  'c' ,  'd' ,  'e' ,  'f' ,  'g' ,  'h' ]) 
 extendleft deque([ 5 ,  4 ,  3 ,  2 ,  1 ,  0 ]) 
 appendleft deque([ 6 ,  5 ,  4 ,  3 ,  2 ,  1 ,  0 ]) 
 利用 
 可以从两端利用deque元素，取决于应用的算法。 
 import  collections 
 print  "From the right:" 
 d  =  collections.deque( 'abcdefg' ) 
 while  True : 
      try : 
          print  d.pop(), 
      except  IndexError: 
          break 
 print 
 print  "\nFrom the left:" 
 d  =  collections.deque( xrange ( 6 )) 
 while  True : 
      try : 
          print  d.popleft(), 
      except  IndexError: 
          break 
 print 
 使用pop()可以从deque右端删除一个元素，使用popleft()可以从deque左端删除一个元素。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 From the right: 
 g f e d c b a 
 From the left: 
 0  1  2  3  4  5 
 由于双端队列是线程安全的，可以在不同的线程中同时从两端利用队列的内容。 
 import  collections 
 import  threading 
 import  time 
 candle  =  collections.deque( xrange ( 5 )) 
 def  burn(direction, nextSource): 
      while  True : 
          try : 
              next  =  nextSource() 
          except  IndexError: 
              break 
          else : 
              print  '%8s: %s'  %  (direction,  next ) 
              time.sleep( 0.1 ) 
      print  '%8s done'  %  direction 
      return 
 left  =  threading.Thread(target = burn, args = ( 'Left' , candle.popleft)) 
 right  =  threading.Thread(target = burn, args = ( 'Right' , candle.pop)) 
 left.start() 
 right.start() 
 left.join() 
 right.join() 
 线程交替处理两端，删除元素，知道这个deque为空。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
      Left:  0    Right:  4 
     Right:  3     Left:  1 
     Right:  2     Left done 
     Right done 
 旋转 
 deque另外一个作用可以按照任意一个方向旋转，而跳过一些元素。 
 import  collections 
 d  =  collections.deque( xrange ( 10 )) 
 print  'Normal:' , d 
 d =  collections.deque( xrange ( 10 )) 
 d.rotate( 2 ) 
 print  'Right roration:' , d 
 d  =  collections.deque( xrange ( 10 )) 
 d.rotate( - 2 ) 
 print  'Left roration:' , d 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Normal: deque([ 0 ,  1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ,  9 ]) 
 Right roration: deque([ 8 ,  9 ,  0 ,  1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ]) 
 Left roration: deque([ 2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ,  9 ,  0 ,  1 ]) 

 4  namedtuple 
 标准 tuple 使用数值索引来访问其成员。 
 nametuple实例与常规元祖在内存使用方面同样高效，因为它们没有各实例的字典。各种nametuple都是由自己的类表示，使用nametuple()工厂函数来创建。参数就是一个新类名和一个包含元素名的字符串。 
 import  collections 
 Person  =  collections.namedtuple( 'Persion' ,  'name age gender' ) 
 print  'Type of Person:' ,  type (Person) 
 bob  =  Person(name = 'Bob' , age = 30 , gender = 'male' ) 
 print  '\nRepresentation:' , bob 
 jane  =  Person(name = 'Jane' , age = 28 , gender = 'female' ) 
 print  '\nField by name:' , jane.name 
 print  '\nField by index:' 
 for  p  in  [bob, jane]: 
      print  '%s is a %d year old %s'  % p 

 
  
 5  OrderedDict 
 OrderedDict是一个字典子类，可以记住其内容增加的顺序。 
 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  '\nOrderDict:' 
 d  =  collections.OrderedDict() 
 d[ 'a' ]  =  'A' 
 d[ 'b' ]  =  'B' 
 d[ 'c' ]  =  'C' 
 for  k, v  in  d.items(): 
      print  k, v 
 常规 dict 并不跟踪插入顺序，迭代处理会根据键在散列表中存储的顺序来生成值。在OrderDict中则相反，它会记住元素插入的顺序，并在创建迭代器时使用这个顺序。 
 >>>  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =  RESTART  = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 
 >>>  
 Regular dictionary: 
 a A 
 c C 
 b B 
 OrderDict: 
 a A 
 b B 
 c C 
 常规 dict 在检查相等性是会查看其内容，OrderDict中还会考虑元素增加的顺序。 


 