江苏龙网

  1. 主页 > 生活百科 > >

Python的集合模块，使用数据容器处理数据集合

Python

简介Python/ target=_blank class=infotextkey>Python是一种功能强大的编程语言，可以简化许多编程任务 。它的标准库中有一个collections模块，提供了处理集合数据的有用容器数据类型 。
ChAInMap类将多个字典合并为一个映射 。Counter类用于计算列表或其他可迭代对象中元素的出现次数 。OrderedDict类保持其键的插入顺序 。
还可以使用UserDict、UserList和UserString类创建常见数据类型的自定义版本 。defaultdict类允许为字典中不存在的任何键指定默认值 。
deque类是一种双端队列，可以从两端追加和弹出元素 。namedtuple类创建具有命名字段的元组子类，使得处理复杂的数据结构更加容易 。
使用这些来自collections模块的类可以简化和优化代码 。
1、ChainMap：合并多个字典ChainMap类允许将多个字典合并为一个映射 。当用户希望像处理单个实体一样搜索多个字典时，这非常有用 。接下来看一下它是如何工作的：
from collections import ChainMapdict1 = {'a': 1, 'b': 2}dict2 = {'b': 3, 'c': 4}combined_dict = ChainMap(dict1, dict2)print(combined_dict['a'])# 输出：1 (from dict1)print(combined_dict['b'])# 输出：2 (from dict1)print(combined_dict['c'])# 输出：4 (from dict2)2、Counter：计数可散列对象Counter类是一种高效计数可散列对象的方法 。它提供了一种清晰简洁的方式来统计项目 。以下是一个简单的示例：
from collections import Counterdata = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2023-11-08/[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]counter = Counter(data)print(counter)# 输出：Counter({4: 4, 3: 3, 2: 2, 1: 1})3、OrderedDict：保持元素顺序OrderedDict类会记住项目插入的顺序 。在元素顺序很重要的情况下，这一点至关重要 。查看以下的示例：
from collections import OrderedDictordered_dict = OrderedDict()ordered_dict['b'] = 2ordered_dict['c'] = 3ordered_dict['a'] = 1print(list(ordered_dict.keys()))# 输出：['b', 'c', 'a']4、UserDict、UserList、UserString：创建自定义容器UserDict、UserList和UserString类提供了创建自定义字典类、列表类和字符串类对象的简便方法 。可以从这些类继承，并根据需要自定义其行为 。
from collections import UserDict, UserList, UserStringclass MyDictionary(UserDict):def __missing__(self, key):return f"Key '{key}' not found"my_dict = MyDictionary({'a': 1, 'b': 2})print(my_dict['c'])# 输出：Key 'c' not found在这个示例中，本文定义了__missing__方法，如果不存在需要寻找的键，则返回一个指示未找到键的字符串，而不是像传统字典那样引发KeyError异常 。
5、defaultdict：为缺失的键设置默认值defaultdict类是内置字典类的一个子类 。它会自动为缺失的键提供默认值，从而防止KeyError异常 。下面是一个示例：
【Python的集合模块，使用数据容器处理数据集合】from collections import defaultdictfruit_count = defaultdict(int)fruit_count['Apple'] += 1print(fruit_count['apple'])# 输出：1print(fruit_count['banana'])# 输出：0 (default value for int)6、deque：双端队列deque类实现了双端队列，对于从两端高效地追加和弹出元素非常有用 。它特别适用于实现队列和堆栈 。
from collections import dequequeue = deque()queue.append(1)queue.append(2)queue.append(3)queue.append(4)queue.append(5)print(queue.popleft())# 输出：1print(queue.popleft())# 输出：2print(queue.pop())# 输出：5print(queue) # 输出：deque([3, 4])7、namedtuple：命名元组以提高可读性namedtuple类创建了一种新类型的元组，可以使用命名属性访问其中的字段 。这不仅提高了清晰度，还减少了由于索引不匹配而导致出错的几率 。
from collections import namedtuplePerson = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])person = Person('Alice', 30, 'female')print(person) # 输出：Person(name='Alice', age=30, gender='female')结论Python的collections模块是开发人员处理数据集合时的有用工具 。它提供了各种类，可以帮助完成合并字典、计数项和保持数据顺序等任务 。通过使用这些类，可以使编码过程更加高效 。
此外，collections模块还允许创建自定义容器，并使用特殊的数据结构 ， 如deque和namedtuple 。这些结构可以进一步增强编程能力 ， 并帮助开发者轻松解决复杂的问题 。
选择正确的类对于任务非常重要 ， 因为这可以简化甚至最复杂的编码挑战 。通过使用collections模块，可以灵活选择适合工作的正确工具，并使编码过程更加高效 。因此，请探索collections模块 ， 看看它如何帮助完成编码项目！


推荐阅读


上一篇：多任务多场景问题解决方案与实践

下一篇：八个提升编程体验的VS Code插件