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概要:set集合、 collections系列 (计数器、有序字典、默认字典、可命名元组、队列)
一 set集合
set集合:无序且不重复的元素集合
优势:1.访问速度快
2.天生解决了重复问题
set功能演示
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 s1 = set([11,22,33,]) 4 s2 = set([33,44]) 5 ‘‘‘ 6 #add --增加一个元素到集合 7 s1.add(55) 8 print(s1) 9 10 #clear --清除集合中所有的元素 11 s1.clear() 12 print(s1) 13 14 #copy --拷贝,会在内存中创建新的集合? 15 s3 = s1.copy() 16 print("s3:%s" %s3) 17 s3.pop() 18 print("s1:%s" %s1) 19 print("s3:%s" %s3) 20 21 #difference --取差集,并且新建一个集合 22 s3 = s1.difference(s2) #取 s1 与 (s1 与 s2 交集) 的差集 23 s4 = s2.difference(s1) #取 s2 与 (s1 与 s2 交集) 的差集 24 print("s3:",s3) 25 print("s4:",s4) 26 27 #difference_update --取差集,并且修改原来的集合 28 #s1.difference_update(s2) #取 s1 与 (s1 与 s2 交集) 的差集 29 #s3 = s1 30 #print(s3) 31 s2.difference_update(s1) #取 s2 与 (s1 与 s2 交集) 的差集 32 print(s2) 33 34 #discard --删除元素 35 s1.discard(11) 36 print(s1) 37 38 #intersection --取交集,并且新建一个集合 39 s3 = s1.intersection(s2) 40 print(s3) 41 42 #intersection_update --取交集,并且修改原来的集合 43 s1.intersection_update(s2) 44 s3 = s1 45 print(s3,s1) 46 47 #isdisjoint --如果没有交集返回True 48 t = s1.isdisjoint(s2) 49 print(t) 50 51 #issubeset --是否是子集 52 print(s2.issubset(s1)) #s2 是否是 s1 的子集 53 54 #issuperset --是否是父集 55 print(s1.issuperset(s2)) #s1 是否是 s2 的父集 56 57 #pop --随机弹出一个元素 58 s3 = s1.pop() 59 print(s1) 60 print(s3) 61 62 #remove --指定删除元素 63 s1.remove(11) 64 print(s1) 65 66 #symmetric_difference --并集减去交集,并且创建一个新对象 67 s3 = s2.symmetric_difference(s1) #(s2与s1的并集) 减去 (s2 与 s1 的交集) 68 print(s3) 69 #union --并集,创建一个新的集合 70 s3 = s1.union(s2) 71 print(s3) 72 #intersection --交集,创建一个新的集合 73 s4 = s1.intersection(s2) 74 print(s4) 75 #difference --差集,创建一个新的集合 76 s5 = s3.difference(s4) 77 print(s5) 78 79 #symmetric_difference_update --并集减去交集,并且修改原来的集合 80 s1.symmetric_difference_update(s2) #(s2与s1的并集) 减去 (s2 与 s1 的交集) 81 print(s1) 82 83 #update --更新,相当于并集,修改原来的集合 84 s1.update(s2) #取s1和s2并集,并修改s1 85 print(s1) 86 print(s2) 87 ‘‘‘
set练习
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 """ 4 练习:寻找差异 5 # 数据库中原有 6 old_dict = { 7 "#1":{ ‘hostname‘:c1, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 }, 8 "#2":{ ‘hostname‘:c1, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 }, 9 "#3":{ ‘hostname‘:c1, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 } 10 } 11 12 # cmdb 新汇报的数据 13 new_dict = { 14 "#1":{ ‘hostname‘:c1, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 800 }, 15 "#3":{ ‘hostname‘:c1, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 }, 16 "#4":{ ‘hostname‘:c2, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 } 17 } 18 需要删除:? 19 需要新建:? 20 需要更新:? 注意:无需考虑内部元素是否改变,只要原来存在,新汇报也存在,就是需要更新 21 """ 22 old_dict = { 23 "#1":{ ‘hostname‘:‘c1‘, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 }, 24 "#2":{ ‘hostname‘:‘c1‘, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 }, 25 "#3":{ ‘hostname‘:‘c1‘, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 } 26 } 27 28 new_dict = { 29 "#1":{ ‘hostname‘:‘c1‘, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 800 }, 30 "#3":{ ‘hostname‘:‘c1‘, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 }, 31 "#4":{ ‘hostname‘:‘c2‘, ‘cpu_count‘: 2, ‘mem_capicity‘: 80 } 32 } 33 34 #获取两个字典的key值,并且创建成set集合 35 old = set(old_dict.keys()) 36 print(old) 37 new = set(new_dict.keys()) 38 print(new) 39 40 #需要更新的数据 41 update_set = old.intersection(new) 42 print(update_set) 43 44 #需要增加的数据 45 add_set = new.difference(old) 46 print(add_set) 47 48 #需要删除的数据 49 del_set = old.difference(new) 50 print(del_set)
二 collections系列
1.计数器(counter)
counter:是对字典类型的补充,用于追踪值出现的次数(序列里面元素出现的次数)
counter继承了dict类,所有它能够使用dict类的方法
counter功能演示
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 import collections 4 5 c = collections.Counter(‘abcdeabcdabcaba‘) 6 #c = collections.Counter([‘11‘,‘22‘,‘33‘,‘22‘]) 7 print(c) 8 ‘‘‘ 9 #注意是类似字典而并不是真正的字典 10 print(type(c)) 11 #elements 与 items 差别 12 #elements --循环所有值与 dict 一样,拿到所有原生的值,没有经过处理。 13 for i in c.elements(): 14 print(i) 15 #items --处理完以后的数据,循环键值对。 16 for k,v in c.items(): 17 print(k,v) 18 #循环键 19 for k in c.keys(): 20 print(k) 21 22 #update --更新计数器,其实就是增加;如果原来没有,则新建,如果有则加一 23 obj = collections.Counter([‘11‘,‘22‘,‘22‘,‘33‘]) 24 print(obj) 25 obj.update([‘Alnk‘,‘11‘,‘11‘]) 26 print(obj) 27 28 #subtract --相减,原来的计数器中的每一个元素的数量减去后添加的元素的数量,可以产生负数 29 obj = collections.Counter([‘11‘,‘22‘,‘22‘,‘33‘]) 30 obj.subtract([‘11‘,‘Alnk‘,‘11‘]) 31 print(obj) 32 ‘‘‘
2.有序字典(OrderDict)
OrderDict原理:
L1 = [k1,k2,k3, ...]
D1 = {‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘,...}
通过迭代L1中有序的元素(key),去排序D1中无序的字典。
OrderDict继承了dict类,所有它能够使用dict类的方法
OrderDict部分功能演示
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 import collections 4 5 dic = collections.OrderedDict() 6 #dic = {} 7 dic[‘k1‘] = ‘v1‘ 8 dic[‘k2‘] = ‘v2‘ 9 dic[‘k3‘] = ‘v3‘ 10 dic[‘k4‘] = ‘v4‘ 11 print(dic) 12 ‘‘‘‘ 13 #move_to_end --把指定的键值对拿到最后 14 dic.move_to_end(‘k1‘) 15 print(dic) 16 17 #popitem() --后进先出,与弹夹类似 18 dic.popitem() 19 print(dic) 20 21 #pop() --指定拿出的键值对。还可以有返回值 22 #dic.pop(‘k2‘) 23 #print(dic) 24 ret = dic.pop(‘k2‘) 25 print(ret) 26 27 #update() --加数据,需要传字典 28 dic.update({‘k1‘:‘v11111‘,‘k10‘:‘v10‘}) 29 print(dic) 30 ‘‘‘
3.默认字典(defaultdict)
可以设定字典的值是默认的某个数据类型
defaultdict继承了dict类,所有它能够使用dict类的方法
defaultdict练习
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 import collections 4 ‘‘‘ 5 #示例1 6 all_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] 7 dic = {} 8 for i in all_list: 9 if i > 66: 10 if ‘k1‘ in dic.keys(): 11 dic[‘k1‘].append(i) 12 else: 13 dic[‘k1‘] = [i,] 14 else: 15 if ‘k2‘ in dic.keys(): 16 dic[‘k2‘].append(i) 17 else: 18 dic[‘k2‘] = [i,] 19 print(dic) 20 #上面列子解解释 21 dic = {‘k1‘:[1,]} 22 print(type(dic[‘k1‘])) #dic[‘k1‘]相当于一个列表,当然可以append啦 23 dic[‘k1‘].append(2) 24 print(dic) 25 26 #默认字典:可以定义一个值,让字典的默认值是一个列表 27 dic = collections.defaultdict(list) 28 dic[‘k1‘].append(‘Alnk‘) 29 print(dic) 30 ‘‘‘ 31 #上面的示例1可以按照如下方法实现 32 all_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] 33 dic = collections.defaultdict(list) 34 for value in all_list: 35 if value > 66: 36 dic[‘k1‘].append(value) 37 else: 38 dic[‘k2‘].append(value) 39 print(dic)
4.可命名元组(namedtuple)
可命名元组没有继承python的类,所以需要自定义一个类。
t = (11, 22, 33)
name addr ip
可以通过给元素重命名,以后通过命名访问,而不用索引,如:
t.name
t.addr
t.ip
可命名元组可以应用于坐标,示例
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 import collections 4 5 #创建类,和defaultdict有点类似 6 #坐标会使用到这个 7 mytuple_class = collections.namedtuple(‘mytuple_class‘,[‘x‘,‘y‘,‘z‘]) 8 #print(help(mytuple_class)) 9 obj = mytuple_class(11,22,33) 10 print(obj.x,obj.y,obj.z)
5.双向队列、单向队列
双向队列(deque)
双向队列可以两端都插入和取出,也可以随意插入和取出,很灵活。
功能演示
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 import collections 4 5 d = collections.deque() 6 d.append(‘1‘) 7 d.appendleft(‘10‘) 8 d.appendleft(‘1‘) 9 d.extend([‘yy‘,‘zz‘]) 10 d.extendleft([‘aa‘,‘bb‘]) 11 print(d) 12 ‘‘‘ 13 #count --计数 14 r = d.count(‘1‘) 15 print(r) 16 17 #extend --多个元素添加,扩展 18 d.extend([‘yy‘,‘zz‘]) 19 d.extendleft([‘aa‘,‘bb‘]) 20 print(d) 21 22 #index --取这个值在队列里面的索引,默认从左往右,取第一个找到的值的索引 23 s = d.index(‘1‘) 24 print(s) 25 26 #insert --插入,随便插入 27 #pop --默认从右边取数据 28 #popleft --从左边取数据 29 #remove --删除 30 #reverse --反转 31 #rotate --队列可以理解为首尾是相连的,这个就相当于转动这个圆盘一样。从右边拿数据插到左边,执行1次操作 32 d.rotate(1) 33 print(d) 34 ‘‘‘
单向队列(queue),单向队列的位于queue模块里面,和上面其他介绍的位于collections系列不一样
先进先出,后进后出
部分功能演示
1 #!/usr/bin/env python3 2 #author:Alnk 3 import queue 4 5 #队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度 6 d = queue.Queue(maxsize=10) 7 8 #put --将一个值放入到队列当中 9 d.put("aa") 10 d.put("bb") 11 12 #qsize --统计队列中的元素 13 print(d.qsize()) 14 15 #empty --如果队列为空,返回True,否则False 16 print(d.empty()) 17 18 #full --如果队列已满返回Ture,否则False 19 print(d.full()) 20 21 #get --取出队列中的一个元素 22 print(d.get())
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原文地址:https://www.cnblogs.com/lichengguo/p/9174469.html