collections,random

collections模块

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器，主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

这时，namedtuple就派上了用场：

>>> from collections import namedtuple

>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])

>>> p = Point(1, 2)        # p = (x = 1,y = 2)

>>> p.x

1

>>> p.y

2

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

#namedtuple('名称', [属性list]):

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

# from collections import deque
# q = deque(['a','b','c','d','e'])
# print(q)
# q.append(666)   #添加最右边
# q.append(777)
# q.appendleft(111)   #从最左边添加
# q.appendleft(222)
# q.pop()    # 从右边删除
# q.popleft()   # 从左边删除
# q.popleft()
# print(q)

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

# dic = {}
# dic['name'] = 'alex'
# dic['age'] = '1000'
# dic['sex'] = '男'
# print(dic)
# from collections import OrderedDict
# # od = OrderedDict()
# # od['name'] = 'alex'
# # od['age'] = '1000'
# # od['sex'] = '男'
# # print(od)

# 装逼版:
# d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
# print(d)
# from collections import OrderedDict
# od1 = OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2),])
# print(od1)

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()

>>> od['z'] = 1

>>> od['y'] = 2

>>> od['x'] = 3

>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回

['z', 'y', 'x']

defaultdict

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}

li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]

result = {}

for row in li:

    if row > 66:

        if 'key1' not in result:

            result['key1'] = []

        result['key1'].append(row)

    else:

        if 'key2' not in result:

            result['key2'] = []

        result['key2'].append(row)

print(result)

li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]

result = {}

for row in li:

    if row > 66:

        if 'key1' not in result:

            result['key1'] = []

        result['key1'].append(row)

    else:

        if 'key2' not in result:

            result['key2'] = []

        result['key2'].append(row)

print(result)

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:

    if value>66:

        my_dict['k1'].append(value)

    else:

        my_dict['k2'].append(value)

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:

    if value>66:

        my_dict['k1'].append(value)

    else:

        my_dict['k2'].append(value)

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

>>> from collections import defaultdict

>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')

>>> dd['key1'] = 'abc'

>>> dd['key1'] # key1存在

'abc'

>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值

'N/A'

>>> from collections import defaultdict

>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')

>>> dd['key1'] = 'abc'

>>> dd['key1'] # key1存在

'abc'

>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值

'N/A'

例2

# dic1 = {}  #--->  dic1={1:5,2:5,3:5.....20:5}

# for i in range(1,21):

#     dic1[i] = 5

# print(dic1)

# dic1 = {x:5 for x in range(1,21)}

# dic1 = dict.fromkeys(range(1,21),5)

# dic1 = defaultdict(lambda :5)

# for i in range(1,21):

#     dic1[i]

# print(dic1)

Counter

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')

print c

输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

random模块

>>> import random

#随机小数

>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数

0.7664338663654585

>>> random.uniform(1,3)  # 大于1小于3的小数

1.6270147180533838


#随机整数

>>> random.randint(1,5)    # 1到5之间的整数

>>> random.randrange(1,10,2)   # 1到10之间的整数，每2个取一个  #顾头不顾尾

#随机选择一个返回

>>> random.choice([1,'23',[4,5]])    # 1或者23或者[4,5]

#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数

>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2)   # 列表元素任意2个组合

[[4, 5], '23']

#打乱列表顺序

>>> item=[1,3,5,7,9]

>>> random.shuffle(item) # 随机打乱顺序

>>> item

[5, 1, 3, 7, 9]

>>> random.shuffle(item)

>>> item

[5, 9, 7, 1, 3]

练习：生成随机验证码

import random

def v_code():

    code = ''

    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)

        alf=chr(random.randint(65,90))

        add=random.choice([num,alf])

        code="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())

import random

def v_code():

    code = ''

    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)

        alf=chr(random.randint(65,90))

        add=random.choice([num,alf])

        code="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())

巴特西