python 自称 "Batteries included"(自带电池, 自备干粮?), 就是因为他提供了很多内置的模块, 使用这些模块无需安装和配置即可使用.

本章主要介绍 python 的一些内置常用核心模块

Python 常用的核心模块

一、collections模块

这是个有用的容器模块, 提供了许多有用的集合, 来弥补通用的内置容器:list, dict, tuple, set

1.1 namedtuple()

namedtuple()是一个工厂函数, 用来创建一个tuple的子类型namedtuple.

我们以前的tuple只能通过下标去访问, namedtuple访问元素的时候可以使用类似属性的东西去访问.

基本使用

from collections import namedtuple

# 参数1: 要创建的 tuple 的类型的名字 参数2:新类型拥有的属性列表

# 返回的是个类, 这个类的类名就是 Point(参数1确定的) , 拥有两个属性 x, y

# 变量 Point 只是表示我们又重新定义了变量指向了返回的那个类而已

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])

print(Point)

print(issubclass(Point, tuple))  # 确实是 tuple 的子类

# 使用返回的类型创建一个对象, 这个对象就表示一个平面中的点

p1 = Point(x=10, y=20)

print(p1.x)

print(p1.y)

说明:

从上面可以很容易的看出来, 使用namedtuple可以很容易定义出一种数据类型
他具备tuple的不可变性, 又能根据属性来引用, 一个字:用起来就是爽
定义一个表示平面的圆: Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

继承自`tuple`

由于namedtuple返回的类继承自tuple, 所以tuple的属性和方法在这里都可以使用.

比如用下标去访问, 用for去迭代等等.

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])

p1 = Point(x=10, y=20)

print(p1[0])

print(p1[1])

for i in p1:

    print(i)

3 个新增方法和 2 个新增属性

类方法:`_make(序列或迭代器)`

从已知的序列或迭代器中创建一个实例

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])

nums = [20, 100]

p1 = Point._make(nums)

print(p1)

p2 = Point._make(range(10, 12))

print(p2)

实例方法:`_asdict()`

返回一个列表(从3.1f开始是一个OrderedDict)

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])

p1 = Point(10, 20)

d = p1._asdict()

print(d)

实例方法:`_replace(关键字参数)`

更改某个属性的值, 由于namedtuple是不可变的, 所以返回的是一个新的namedtuple实例对象

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])

p1 = Point(10, 20)

p2 = p1._replace(y=100)

print(p2)

类属性:`_source`

返回创建的类的源码

类属性: `_fields`

返回创建类的所有属性

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])

print(Point._fields)

1.2 类：deque

deque是一个双向队列.

发音: deck 是 "double-ended queue" 的简写

deque线程安全, 内存高效, 支持在两端添加和删除元素.

相对list主要体现在添加和删除效率比较高.

创建`deque`对象

deque([iterable[, maxlen]])

两个参数都是可选

参数1: 可迭代对象, 会把里面的数据初始近双端队列中

参数2: 双端队列允许的最大长度. 如果元素个数超出了这个只, 则只保留后面添加的.

from collections import deque

d = deque(range(10))

print(d)

方法和属性

`append(x)`

队列的右边添加元素.

注意:对队列来说, 左边指队首, 右边指队尾

`appendleft(x)`

在队列的左边添加元素

`clear()`

情况队列中的所有元素, 然后长度成为 0

`copy()`

浅复制队列中的元素 (3.5新增)

`count(x)`

统计指定的元素 x 在队里中出现的次数

`extend(iterable)`

向右扩展队列

`extendleft(iterable)`

向左扩展队列

`index(x)`

查找x在队里中第一次出现的下标. 如果没有找到, 则抛出异常

`insert(i, x)`

把x插入到下标为i的位置

`pop()`

删除并返回最右边的元素

`popleft`

删除并返回最左边的元素

`remove(x)`

删除队列中第一个x

`reverse()`

翻转队列中的元素

只读属性:`maxlen`

创建队列的时候设定的允许的元素的最大个数

1.3 类：Counter

Counter用来统计集合中元素出现的次数.

Counter是dict的子类, 每个键值对都表示元素和元素出现的次数.

创建`Counter`对象

Counter([iterable-or-mapping])

参数:需要统计的迭代类型或mapping 类型

from collections import Counter

# 通过可迭代类型创建一个 Counter

c1 = Counter("abcabc3344efg")

print(c1)

# 通过 dict 创建一个 Counter

c2 = Counter({"a": 3, "b": 4})    # 表示 a 出现了3次

print(c2)

# 通过关键字创建一个 Counter

c3 = Counter(cats=4, dogs=8)    # 表示 cats 出现了4次

print(c3)

有用的几个方法

`elements()`

根据统计结果, 返回一个包含所有元素的可迭代类型的对象

`most_common(n)`

返回出现次数最多的前n个元素

from collections import Counter

c1 = Counter("abcabc3344efg")

print(sorted(c1.elements()))    # 所有的元素

print(c1.most_common(2))

c2 = Counter({"a": 3, "b": 4})

print(sorted(c2.elements()))

print(c2.most_common(2))

c3 = Counter(cats=4, dogs=8)

print(sorted(c3.elements()))

print(c3.most_common(1))

1.4 类：defaultdict

在以前我们使用dict的时候, 如果访问不存在的key时会抛出异常. 使用defaultdict则可以避免这个问题.

defaultdict(函数)

说明:

如果访问的key不存在, 则会调用传递的函数, 把函数作为value
其余的使用和dict一样

from collections import defaultdict

d = defaultdict(lambda: "默认值")

d["b"] = "bbb"

# key 不存在, 则调用函数, 把函数返回值作为值. 并把键值对存入到 defaultdict中

print(d["a"])

print(d["b"])

print(d)

from collections import defaultdict

s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]

d = defaultdict(list)

for k, v in s:

    d[k].append(v)

print(sorted(d.items()))

from collections import defaultdict

# 统计每个字符出现的次数

s = "abcdabAbc"

d = defaultdict(int)

for k in s:

    d[k] += 1

print(sorted(d.items()))

1.5 类：OrderedDict

dict的键值对是无序的.

ordereddict是可以记录键值对的插入顺序的dict.

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()

od["a"] = 10

od["c"] = 20

od["b"] = 40

for k, v in od.items():

    print(k + " : " + str(v))

巴特西

Python第十一章-常用的核心模块01-collections模块

Python 常用的核心模块

一、collections模块

1.1 namedtuple()

基本使用

继承自`tuple`

3 个新增方法和 2 个新增属性

类方法:`_make(序列或迭代器)`

实例方法:`_asdict()`

实例方法:`_replace(关键字参数)`

类属性:`_source`

类属性: `_fields`

1.2 类：deque

创建`deque`对象

方法和属性

`append(x)`

`appendleft(x)`

`clear()`

`copy()`

`count(x)`

`extend(iterable)`

`extendleft(iterable)`

`index(x)`

`insert(i, x)`

`pop()`

`popleft`

`remove(x)`

`reverse()`

只读属性:`maxlen`

1.3 类：Counter

创建`Counter`对象

有用的几个方法

`elements()`

`most_common(n)`

1.4 类：defaultdict

1.5 类：OrderedDict

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Python 常用的核心模块

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1.1 namedtuple()

基本使用

继承自tuple

3 个新增方法和 2 个新增属性

类方法:_make(序列或迭代器)

实例方法:_asdict()

实例方法:_replace(关键字参数)

类属性:_source

类属性: _fields

1.2 类：deque

创建deque对象

方法和属性

append(x)

appendleft(x)

clear()

copy()

count(x)

extend(iterable)

extendleft(iterable)

index(x)

insert(i, x)

pop()

popleft

remove(x)

reverse()

只读属性:maxlen

1.3 类：Counter

创建Counter对象

有用的几个方法

elements()

most_common(n)

1.4 类：defaultdict

1.5 类：OrderedDict

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类方法:`_make(序列或迭代器)`

实例方法:`_asdict()`

实例方法:`_replace(关键字参数)`

类属性:`_source`

类属性: `_fields`

创建`deque`对象

`append(x)`

`appendleft(x)`

`clear()`

`copy()`

`count(x)`

`extend(iterable)`

`extendleft(iterable)`

`index(x)`

`insert(i, x)`

`pop()`

`popleft`

`remove(x)`

`reverse()`

只读属性:`maxlen`

创建`Counter`对象

`elements()`

`most_common(n)`