Python进阶函数和功能_#3（Collections）

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

参考资料：collections - 廖雪峰的官方网站

下面是快捷方式（点击直达）
tuple 和 NamedTuple、DefaultDict、Counter

tuple 和 NamedTuple

tuple 不可变的相对性

t = ('text', [11, 22])
t[1].append(33)
print(t)

输出结果：

('text', [11, 22, 33])

immutable 的优势

1. 性能优化：在编译时作为常量确定（python是解释型语言）
2. 线程安全
3. 可哈希（list 对象不可以）

可哈希（hashable）和不可改变性（immutable）

• 如果一个对象在自己的生命周期中有一哈希值（hash value）是不可改变的，那么它就是可哈希的（hashable）的，因为这些数据结构内置了哈希值，每个可哈希的对象都内置了 __hash__ 方法.
• 所以可哈希的对象可以 通过哈希值进行对比 ，也可以 作为字典的键值 和 作为 set 函数的参数 。Python 中所有不可改变的的对象（imutable objects）都是可哈希的，比如 字符串，元组，也就是说可改变的容器如 字典，列表 不可哈希（unhashable）。我们用户所定义的 类的实例对象 默认是可哈希的（hashable），它们都是唯一的，而 hash 值也就是它们的id。
• 因为哈希键一定是不可改变的，所以它们对应的哈希值也不改变。如果允许它们改变，那么它们在数据结构如哈希表中的存储位置也会改变，因此会与哈希的概念违背，效率 会大打折扣。

tuple 拆包

info = ('John Theo', 21, 176, 'Zhejiang University')
name, *others = info
print(name)

输出结果：

John Theo

结果包含了 位置对应 信息

NamedTuple

NamedTuple 相对 class 节省空间，因为少了很多魔术方法

from collections import namedtuple

User = namedtuple('User', ['name', 'age', 'height'])
user_tuple = ('John_Theo', 21)
user = User(*user_tuple, 176)

print(user.name, user.age, user.height)
print(user._asdict())

输出结果：

John_Theo 21 176
OrderedDict([('name', 'John_Theo'), ('age', 21), ('height', 176)])

NamedTuple 继承 tuple，也支持拆包。

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DefaultDict

from collections import defaultdict

def default_generator():
    return 0

info_dict = defaultdict(default_generator)

user_list = ['John', 'Jack', 'John', 'Jack', 'Jay']
for user in user_list:
    info_dict[user] += 1

print(info_dict)

target_users = ['John', 'Jack', 'Jay', 'Jessy']
for user in target_users:
    print(info_dict[user], end=' ')

输出结果：

defaultdict(<function default_generator at 0x0000020AB6FA2EA0>, {'John': 2, 'Jack': 2, 'Jay': 1})
2 2 1 0 

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Counter

from collections import Counter

texts = ['a', 's', 'd', 'a', 's', 'd', 'a', 's', 'd', 'c']
letter_counter = Counter(texts)
print(letter_counter)

letter_counter.update('dwqsadadwa')
print(letter_counter)
print(letter_counter.most_common(2))

输出结果：

Counter({'a': 3, 's': 3, 'd': 3, 'c': 1})
Counter({'a': 6, 'd': 6, 's': 4, 'w': 2, 'c': 1, 'q': 1})
[('a', 6), ('d', 6)]

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