Изучение модуля collections в Python

PythonPythonBeginner
Практиковаться сейчас

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

В этом руководстве мы изучим встроенный в Python модуль collections. Модуль collections - это мощная библиотека, которая предлагает различные типы контейнерных данных, расширяющие функциональность встроенных в Python контейнеров, таких как списки, кортежи и словари.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/DataStructuresGroup -.-> python/dictionaries("Dictionaries") python/FunctionsGroup -.-> python/function_definition("Function Definition") python/FunctionsGroup -.-> python/default_arguments("Default Arguments") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/standard_libraries("Common Standard Libraries") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") subgraph Lab Skills python/lists -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/tuples -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/dictionaries -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/function_definition -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/default_arguments -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/importing_modules -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/standard_libraries -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} python/data_collections -.-> lab-7837{{"Изучение модуля collections в Python"}} end

NamedTuple

namedtuple - это подкласс кортежа, который предоставляет именованные поля для большей читаемости и самодокументируемости кода. Создадим namedtuple в файле named_tuple.py, чтобы представить точку в 2D пространстве:

## Import collections
from collections import namedtuple

## Define a namedtuple type Point with x and y properties
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])

## Create a Poinit object
p = Point(1, 2)

## Retrieve the properties of point
print(p.x)
print(p.y)

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python named_tuple.py

Результат:

1
2

Counter

Counter - это подкласс dict, который подсчитывает количество вхождений элементов в коллекцию. Создадим объект Counter в файле counter.py, чтобы подсчитать количество вхождений символов в строку:

from collections import Counter

text = "hello, world!"
## Gets the number of occurrences of the elements in the collection and returns them as a dictionary
char_count = Counter(text)

print(char_count)

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python counter.py

Результат:

Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ',': 1,'': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1, '!': 1})

OrderedDict

OrderedDict - это подкласс dict, который сохраняет порядок элементов в том порядке, в котором они были вставлены. Создадим OrderedDict в файле ordered_dict.py и добавим несколько пар ключ-значение:

from collections import OrderedDict

## Initialdefining OrderedDict
od = OrderedDict()

## Insert in key-value pairs
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3

## Iterate over the key-value pairs and print out the contents
for key, value in od.items():
    print(key, value)

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python ordered_dict.py

Результат:

a 1
b 2
c 3

DefaultDict

Defaultdict(int)

DefaultDict - это подкласс dict, который предоставляет значение по умолчанию для несуществующего ключа. Создадим DefaultDict с значениями по умолчанию 0 в default_dict1.py и подсчитаем количество вхождений слов в предложении:

from collections import defaultdict

sentence = "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
word_count1 = defaultdict(int)

for word in sentence.split():
    ## Count the occurrences of words
    word_count1[word] += 1

print(dict(word_count1))

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python default_dict1.py

Результат:

{'the': 2, 'quick': 1, 'brown': 1, 'fox': 1, 'jumps': 1, 'over': 1, 'lazy': 1, 'dog': 1}

Если бы мы не использовали DefaultDict, код был бы таким:

sentence = "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
result = {}

for word in sentence.split():
    if word in result:
        result[word] += 1
    else:
        result[word] = 1

print(result)

Defaultdict(list)

Далее, создадим DefaultDict с значениями по умолчанию [] в default_dict2.py и сохраним числа для каждой буквы:

from collections import defaultdict

data = [('a', 1), ('a', 1), ('a', 3), ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3)]
word_count2 = defaultdict(list)

for (key,value) in data:
    ## Store the number in each letter
    word_count2[key].append(value)

print(dict(word_count2))

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python default_dict2.py

Результат:

{'a': [1, 1, 3], 'b': [1, 2, 3]}

Если бы мы не использовали DefaultDict, код был бы таким:

data = [('a', 1), ('a', 1), ('a', 3), ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3)]
result = {}

for (key, value) in data:
    if key in result:
        result[key].append(value)
    else:
        result[key] = [value]

print(result)

Defaultdict(set)

Наконец, создадим DefaultDict с значениями по умолчанию set() в default_dict3.py и сохраним неповторяющиеся числа для каждой буквы:

from collections import defaultdict

data = [('a', 1), ('a', 1), ('a', 3), ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3)]
word_count3 = defaultdict(set)

for (key,value) in data:
    ## Stores the number that is not repeated in each letter
    word_count3[key].add(value)

print(dict(word_count3))

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python default_dict3.py

Результат:

{'a': {1, 3}, 'b': {1, 2, 3}}

Если бы мы не использовали DefaultDict, код был бы таким:

data = [('a', 1), ('a', 1), ('a', 3), ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3)]
result = {}

for (key, value) in data:
    if key in result:
        result[key].add(value)
    else:
        result[key] = {value}

print(result)

Deque

deque (двусторонняя очередь) - это обобщение стеков и очередей, которое поддерживает быстрые операции O(1) добавления и удаления элементов как с правого, так и с левого конца. Создадим deque в файле deque.py и выполним несколько операций:

from collections import deque

d = deque([1, 2, 3, 4, 5])

## Append to the right
d.append(6)
print("Append to the right:", d)

## Append to the left
d.appendleft(0)
print("Append to the left:", d)

## Pop from the right
right_element = d.pop()
print("The right element:", right_element)
print("Pop from the right:", d)

## Pop from the left
left_element = d.popleft()
print("The left element:", left_element)
print("Pop from the left:", d)

## Rotate the deque
d.rotate(2)
print("Rotate clockwise the deque:", d)

d.rotate(-2)
print("Rotate counterclockwise the deque:", d)

Затем запустите этот скрипт в терминале:

python deque.py

Результат:

Append to the right: deque([1, 2, 3, 4, 5, 6])
Append to the left: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
The right element: 6
Pop from the right: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5])
The left element: 0
Pop from the left: deque([1, 2, 3, 4, 5])
Rotate clockwise the deque: deque([4, 5, 1, 2, 3])
Rotate counterclockwise the deque: deque([1, 2, 3, 4, 5])

Summary

В этом уроке мы рассмотрели основные классы, предоставляемые модулем collections, включая namedtuple, Counter, OrderedDict, DefaultDict и deque. Эти классы могут быть полезны для различных задач и являются прекрасным дополнением к вашему Python-инструментарию.