42_collections.py

__author__ = 'Admin'
# collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

p=(1,2)
print(p)

# namedtuple
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point' , ['x' , 'y'])
p = Point(1,2)
print(p.x)
print(p.y)
print(p)

# namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，
# 并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

# 这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，
# 它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便.

# Point 是tuple的一个子类
print(isinstance(p , Point))

print(isinstance(p , tuple))

# 用坐标和半径表示一个圆
Circle = namedtuple('Circle' , ['x' , 'y' , 'r'])

c = Circle(0,0,3)

print(c)

# 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'])
print(q)
q.append('x')
print(q)
q.appendleft('y')
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

# 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'
print(dd['key1'])

# 当key1不存在时，返回默认值
print(dd['key2'])

# 注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入


# 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

from collections import OrderedDict
d = dict([('a',1) , ('b',2) , ('c',3)])

# 此时打印的d的元素是无须的
print(d)

od = OrderedDict([('a',1) , ('b',2),('c',3)])
# 此时打印的便是有序
print(od)
# 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['x'] = 2
od['y'] = 3
print(od)

# OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)


# Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
    c[ch] = c[ch] + 1
print(c)

# 总结：collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。