标签：import 技术 使用 pbm 自定义 分享 hid 元组 计数器
内置的数据类型：
int float complex
str list tuple
dict set
基础数据类型：
int float complex
str list tuple
dict
根据基础数据类型又做了一些扩展
1、OrderdDict：有序字典 Python3.6以后自动有序
2、defaultdict：默认字典
3、Counter： 计数器
4、namedtuple：可命名元祖
5、deque：双端队列
1、OrderdDict：（有序字典）
在Python3.6之前使用dict，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，key用OrderdDict：
from collections import OrderedDict d = dict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)]) print(d) # {‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2} dict的key是无序的 od = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)]) print(od) # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)]) OrderedDict的Key是有序的
from collections import OrderedDict dd = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘k1‘, ‘v1‘)]) print(dd) # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘k1‘, ‘v1‘)]) for k in dd: print(k, dd[k]) # a 1 k1 v1 dd[‘k2‘] = ‘v2‘ print(dd) # OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘k1‘, ‘v1‘), (‘k2‘, ‘v2‘)])
2、defaultdict：（默认字典）
有一个列表 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
即：{‘k1’：大于66，‘k2’：小于66}
lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99 ,90] dic = {} for i in lst: if i > 66: if dic.get(‘k1‘): dic[‘k1‘].append(i) else: dic[‘k1‘] = [i] elif i < 66: if dic.get(‘k2‘): dic[‘k2‘].append(i) else: dic[‘k2‘] = [i] print(dic) # {‘k2‘: [11, 22, 33, 44, 55], ‘k1‘: [77, 88, 99, 90]}
from collections import defaultdict lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99 ,90] dic = defaultdict(list) for i in lst: if i > 66: dic[‘v1‘].append(i) elif i < 66: dic[‘v2‘].append(i) print(dic) # defaultdict(<class ‘list‘>, {‘v2‘: [11, 22, 33, 44, 55], ‘v1‘: [77, 88, 99, 90]}) print(dic[‘v1‘]) # [77, 88, 99, 90] print(dic[‘v2‘]) # [11, 22, 33, 44, 55]
使用dict时，如果引用的key不存在，就会报错。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以使用defaultdict：
from collections import defaultdict d = defaultdict(lambda : ‘default‘) print(d) # defaultdict(<function <lambda> at 0x01368D68>, {}) print(d[‘k1‘]) # k1不存在，使用默认值：default print(d[‘k2‘]) # k2不存在，使用默认值：default d[‘k3‘] = ‘vvvvv‘ # k3自定义值 print(d) # defaultdict(<function <lambda> at 0x00798D68>, {‘k1‘: ‘default‘, ‘k2‘: ‘default‘, ‘k3‘: ‘vvvvv‘}) d = defaultdict(list) print(d[‘k1‘]) # [] d[‘k2‘].append(123) print(d) # defaultdict(<class ‘list‘>, {‘k1‘: [], ‘k2‘: [123]})
3、Counter（计数器）
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。
from collections import Counter
c = Counter(‘sdghjasihgaosjdoiasfsfas‘) print(c) # Counter({‘s‘: 6, ‘a‘: 4, ‘d‘: 2, ‘g‘: 2, ‘h‘: 2, ‘j‘: 2, ‘i‘: 2, ‘o‘: 2, ‘f‘: 2}) # 删除一个值 del c[‘a‘] print(c) # Counter({‘s‘: 6, ‘d‘: 2, ‘g‘: 2, ‘h‘: 2, ‘j‘: 2, ‘i‘: 2, ‘o‘: 2, ‘f‘: 2})
4、namedtuple：（可命名元祖）
时间模块中的结构化时间用的就是可命名元祖
from collections import namedtuple birth = namedtuple(‘Struct_time‘, [‘year‘, ‘month‘, ‘day‘]) b1 = birth(2018, 9, 5) print(type(b1)) # <class ‘__main__.Struct_time‘> print(b1.year) # 2018 print(b1.month) # 9 print(b1.day) # 5 print(b1) # Struct_time(year=2018, month=9, day=5) ‘‘‘ 可命名元组非常类似一个只有属性没有方法的类 [‘year‘,‘month‘,‘day‘]是对象属性名 Struct_time是类 的名字 这个类最大的特点就是一旦实例化 不能修改属性的值 ‘‘‘
5、deque：双端队列
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：
from collections import deque dq = deque() dq.append(1) dq.append(2) dq.append(3) dq.appendleft(4) print(dq) # deque([4, 1, 2, 3]) print(dq.pop()) # 3 print(dq) # deque([4, 1, 2]) print(dq.popleft()) # 4 print(dq) # deque([1, 2])
import queue q = queue.Queue() #队列 q.put(1) q.put(2) q.put(‘aaa‘) q.put([1, 2, 3]) q.put({‘k1‘:1, ‘k2‘:2}) print(q) # <queue.Queue object at 0x004BE490> print(q.get()) # 1 print(q.get()) # 2 print(q.get()) # aaa # 一个个添加，一个个取值，先进先出
标签：import 技术 使用 pbm 自定义 分享 hid 元组 计数器
原文地址：https://www.cnblogs.com/yzh2857/p/9593972.html
