Модуль collections

Модуль collections - предоставляет специализированные типы данных, на основе словарей , кортежей , множеств , списков .

Первым рассматриваемым типом данных будет Counter.

collections.Counter

collections.Counter - вид словаря, который позволяет нам считать количество неизменяемых объектов (в большинстве случаев, строк ). Пример:

>>>

>>> import collections

>>> c = collections.Counter()

>>> for word in ['spam', 'egg', 'spam', 'counter', 'counter', 'counter']:

... c[word] += 1

...

>>> print(c)

Counter({'counter': 3, 'spam': 2, 'egg': 1})

>>> print(c['counter'])

3

>>> print(c['collections'])

0

Но возможности Counter на этом не заканчиваются. У него есть несколько специальных методов:

elements() - возвращает список элементов в лексикографическом порядке.

>>>

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

>>> list(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

most_common([n]) - возвращает n наиболее часто встречающихся элементов, в порядке убывания встречаемости. Если n не указано, возвращаются все элементы.

>>>

>>> Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

subtract([iterable-or-mapping]) - вычитание

>>>

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

>>> d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4)

>>> c.subtract(d)

Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})

Наиболее часто употребляемые шаблоны для работы с Counter:

• sum(c.values()) - общее количество.
• c.clear() - очистить счётчик.
• list(c) - список уникальных элементов.
• set(c) - преобразовать в множество.
• dict(c) - преобразовать в словарь.
• c.most_common()[:-n:-1] - n наименее часто встречающихся элементов.
• c += Counter() - удалить элементы, встречающиеся менее одного раза.

Counter также поддерживает сложение, вычитание, пересечение и объединение:

>>>

>>> c = Counter(a=3, b=1)

>>> d = Counter(a=1, b=2)

>>> c + d

Counter({'a': 4, 'b': 3})

>>> c - d

Counter({'a': 2})

>>> c & d

Counter({'a': 1, 'b': 1})

>>> c | d

Counter({'a': 3, 'b': 2})

Следующими на очереди у нас очереди (deque)

collections.deque

collections.deque(iterable, [maxlen]) - создаёт очередь из итерируемого объекта с максимальной длиной maxlen. Очереди очень похожи на списки, за исключением того, что добавлять и удалять элементы можно либо справа, либо слева.

Методы, определённые в deque:

append(x) - добавляет x в конец.

appendleft(x) - добавляет x в начало.

clear() - очищает очередь.

count(x) - количество элементов, равных x.

extend(iterable) - добавляет в конец все элементы iterable.

extendleft(iterable) - добавляет в начало все элементы iterable (начиная с последнего элемента iterable).

pop() - удаляет и возвращает последний элемент очереди.

popleft() - удаляет и возвращает первый элемент очереди.

remove(value) - удаляет первое вхождение value.

reverse() - разворачивает очередь.

rotate(n) - последовательно переносит n элементов из начала в конец (если n отрицательно, то с конца в начало).

collections.defaultdict

collections.defaultdict ничем не отличается от обычного словаря за исключением того, что по умолчанию всегда вызывается функция, возвращающая значение:

>>>

>>> import collections

>>> defdict = collections.defaultdict(list)

>>> print(defdict)

defaultdict(<class 'list'>, {})

>>> for i in range(5):

... defdict[i].append(i)

...

>>> print(defdict)

defaultdict(<class 'list'>, {0: [0], 1: [1], 2: [2], 3: [3], 4: [4]})

collections.OrderedDict

collections.OrderedDict - ещё один похожий на словарь объект, но он помнит порядок, в котором ему были даны ключи. Методы:

popitem(last=True) - удаляет последний элемент если last=True, и первый, если last=False.

move_to_end(key, last=True) - добавляет ключ в конец если last=True, и в начало, если last=False.

>>>

>>> d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}

>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))

OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])

>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))

OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])

>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))

OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])

collections.namedtuple()

Класс collections.namedtuple позволяет создать тип данных, ведущий себя как кортеж, с тем дополнением, что каждому элементу присваивается имя, по которому можно в дальнейшем получать доступ:

>>>

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

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

>>> p

Point(x=1, y=2)

>>> p.x

1

>>> p[0]

1