认识模块
什么是模块?
常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。
但其实import加载的模块分为四个通用类别:
1 使用python编写的代码(.py文件)
2 已被编译为共享库或dll的c或c++扩展
3 包好一组模块的包
4 使用c编写并链接到python解释器的内置模块
为何要使用模块?
如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时就通过python test.py方式去执行,此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展,功能越来越多,为了方便管理,我们通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用,
常用模块
1. collections模块
在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:counter、deque、defaultdict、namedtuple和ordereddict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.counter: 计数器,主要用来计数
4.ordereddict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典
我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:
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p = ( 1 , 2 ) |
但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
这时,namedtuple就派上了用场:
用法:namedtuple('名称', [属性list]):
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>>> from collections import namedtuple >>> point = namedtuple( 'point' , [ 'x' , 'y' ]) >>> p = point( 1 , 2 ) >>> p.x 1 >>> p.y 2 |
类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:
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from collections import namedtuple cirle = namedtuple( "cirle" ,[ 'x' , 'y' , 'z' ]) c = cirle( 4 , 5 , 6 ) print (c.x,c.y,c.z) output: 4 5 6 |
2. deque
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:
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>>> from collections import deque >>> q = deque([ 'a' , 'b' , 'c' ]) >>> q.append( 'x' ) >>> q.appendleft( 'y' ) >>> q deque([ 'y' , 'a' , 'b' , 'c' , 'x' ]) |
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。
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from collections import deque dq = deque([ 1 , 2 ]) dq.append( 'a' ) # 从后面放数据 [1,2,'a'] dq.appendleft( 'b' ) # 从前面放数据 ['b',1,2,'a'] dq.insert( 2 , 3 ) #['b',1,3,2,'a'] print (dq.pop()) # 从后面取数据 print (dq.pop()) # 从后面取数据 print (dq.popleft()) # 从前面取数据 print (dq) output: a 2 b deque([ 1 , 3 ]) |
3. ordereddict
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:
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>>> from collections import ordereddict >>> d = dict ([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )]) >>> d # dict的key是无序的 { 'a' : 1 , 'c' : 3 , 'b' : 2 } >>> od = ordereddict([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )]) >>> od # ordereddict的key是有序的 ordereddict([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )]) #有序字典 from collections import ordereddict od = ordereddict([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )]) print (od) # ordereddict的key是有序的 print (od[ 'a' ]) for k in od: print (k) output: ordereddict([( 'a' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 3 )]) 1 a b c |
注意,ordereddict的key会按照插入的顺序排列,不是key本身排序
4. defaultdict
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:
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>>> from collections import defaultdict >>> dd = defaultdict( lambda : 'n/a' ) >>> dd[ 'key1' ] = 'abc' >>> dd[ 'key1' ] # key1存在 'abc' >>> dd[ 'key2' ] # key2不存在,返回默认值 'n/a' |
5. counter
counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的interger(包括0和负数)。counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
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c = counter( 'abcdeabcdabcaba' ) print c 输出:counter({ 'a' : 5 , 'b' : 4 , 'c' : 3 , 'd' : 2 , 'e' : 1 }) |
创建
下面的代码说明了counter类创建的四种方法:
counter类的创建 :
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>>> c = counter() # 创建一个空的counter类 >>> c = counter( 'gallahad' ) # 从一个可iterable对象(list、tuple、dict、字符串等)创建 >>> c = counter({ 'a' : 4 , 'b' : 2 }) # 从一个字典对象创建 >>> c = counter(a = 4 , b = 2 ) # 从一组键值对创建 |
计数值的访问与缺失的键
当所访问的键不存在时,返回0,而不是keyerror;否则返回它的计数。
计数值的访问
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>>> c = counter( "abcdefgab" ) >>> c[ "a" ] 2 >>> c[ "c" ] 1 >>> c[ "h" ] 0 |
计数器的更新(update和subtract)
可以使用一个iterable对象或者另一个counter对象来更新键值。
计数器的更新包括增加和减少两种。其中,增加使用update()方法:
计数器的更新(update)
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>>> c = counter( 'which' ) >>> c.update( 'witch' ) # 使用另一个iterable对象更新 >>> c[ 'h' ] 3 >>> d = counter( 'watch' ) >>> c.update(d) # 使用另一个counter对象更新 >>> c[ 'h' ] 4 |
减少则使用subtract()方法:
计数器的更新(subtract)
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>>> c = counter( 'which' ) >>> c.subtract( 'witch' ) # 使用另一个iterable对象更新 >>> c[ 'h' ] 1 >>> d = counter( 'watch' ) >>> c.subtract(d) # 使用另一个counter对象更新 >>> c[ 'a' ] - 1 |
键的修改和删除
当计数值为0时,并不意味着元素被删除,删除元素应当使用del。
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>>> c = counter( "abcdcba" ) >>> c counter({ 'a' : 2 , 'c' : 2 , 'b' : 2 , 'd' : 1 }) >>> c[ "b" ] = 0 >>> c counter({ 'a' : 2 , 'c' : 2 , 'd' : 1 , 'b' : 0 }) >>> del c[ "a" ] >>> c counter({ 'c' : 2 , 'b' : 2 , 'd' : 1 }) |
elements()
返回一个迭代器。元素被重复了多少次,在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序,个数小于1的元素不被包含。
elements()方法
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>>> c = counter(a = 4 , b = 2 , c = 0 , d = - 2 ) >>> list (c.elements()) [ 'a' , 'a' , 'a' , 'a' , 'b' , 'b' ] |
most_common([n])
返回一个topn列表。如果n没有被指定,则返回所有元素。当多个元素计数值相同时,排列是无确定顺序的。
most_common()方法
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>>> c = counter( 'abracadabra' ) >>> c.most_common() [( 'a' , 5 ), ( 'r' , 2 ), ( 'b' , 2 ), ( 'c' , 1 ), ( 'd' , 1 )] >>> c.most_common( 3 ) [( 'a' , 5 ), ( 'r' , 2 ), ( 'b' , 2 )] |
浅拷贝copy
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>>> c = counter( "abcdcba" ) >>> c counter({ 'a' : 2 , 'c' : 2 , 'b' : 2 , 'd' : 1 }) >>> d = c.copy() >>> d counter({ 'a' : 2 , 'c' : 2 , 'b' : 2 , 'd' : 1 }) |
算术和集合操作
+、-、&、|操作也可以用于counter。其中&和|操作分别返回两个counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是,得到的counter对象将删除小于1的元素。
counter对象的算术和集合操作
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>>> c = counter(a = 3 , b = 1 ) >>> d = counter(a = 1 , b = 2 ) >>> c + d # c[x] + d[x] counter({ 'a' : 4 , 'b' : 3 }) >>> c - d # subtract(只保留正数计数的元素) counter({ 'a' : 2 }) >>> c & d # 交集: min(c[x], d[x]) counter({ 'a' : 1 , 'b' : 1 }) >>> c | d # 并集: max(c[x], d[x]) counter({ 'a' : 3 , 'b' : 2 }) |
其他常用操作
下面是一些counter类的常用操作,来源于python官方文档
counter类常用操作
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sum (c.values()) # 所有计数的总数 c.clear() # 重置counter对象,注意不是删除 list (c) # 将c中的键转为列表 set (c) # 将c中的键转为set dict (c) # 将c中的键值对转为字典 c.items() # 转为(elem, cnt)格式的列表 counter( dict (list_of_pairs)) # 从(elem, cnt)格式的列表转换为counter类对象 c.most_common()[: - n: - 1 ] # 取出计数最少的n个元素 c + = counter() # 移除0和负值 |
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:http://www.cnblogs.com/ChinacloudTech/p/10031915.html