03.03 Python——詳解collections工具庫

今天為大家介紹Python當中一個很好用也是很基礎的工具庫,叫做collections。


collection在英文當中有容器的意思,所以顧名思義,這是一個容器的集合。這個庫當中的容器很多,有一些不是很常用,本篇文章選擇了其中最常用的幾個,一起介紹給大家。


defaultdict


defaultdict可以說是這個庫當中使用最簡單的一個,並且它的定義也很簡單,我們從名稱基本上就能看得出來。它解決的是我們使用dict當中最常見的問題,就是key為空的情況。


在正常情況下,我們在dict中獲取元素的時候,都需要考慮key為空的情況。如果不考慮這點,那麼當我們獲取了一個不存在的key,會導致系統拋出異常。我們當然可以在每次get之前寫一個if判斷,但是這很麻煩,比如:


Python——詳解collections工具庫


當然,這是最笨的方法,dict當中為我們提供了帶默認值的get方法。比如,我們可以寫成:


Python——詳解collections工具庫


這樣,當key不在dict當中存在的時候,會自動返回我們設置的默認值。這個省去了很多麻煩的判斷,但是在一些特殊情況下仍然存在一點問題。舉個例子,比如當key存在重複,我們希望將key相同的value存進一個list當中,而不是隻保留一個。這種情況下寫成代碼就會比較複雜:


Python——詳解collections工具庫


由於dict的value是一個list,所以我們還是需要判斷是否為空,不能直接使用默認值,間接操作當然可以,但是還是不夠簡單:


Python——詳解collections工具庫


這和使用if區別並不大,為了完美解決這個問題,我們可以使用collections當中的defaultdict


Python——詳解collections工具庫


使用defaultdict之後,如果key不存在,容器會自動返回我們預先設置的默認值。需要注意的是defaultdict傳入的默認值可以是一個類型也可以是一個方法。如果我們傳入int,那麼默認值會被設置成int()的結果,也就是0,如果我們想要自定義或者修改,我們可以傳入一個方法,比如:


Python——詳解collections工具庫


Counter


這是一個非常常用和非常強大的工具,我們經常用到。


在我們實際的編程當中,我們經常遇到一個問題,就是數數和排序。比如說我們在分析文本的時候,會得到一堆單詞。其中可能有大量的長尾詞,在整個文本當中可能只出現過寥寥幾次。於是我們希望計算一下這些單詞出現過的數量,只保留出現次數最高的若干個。


這個需求讓我們自己實現當然也不困難,我們完全可以創建一個dict,然後對這些單詞一個一個遍歷。原本我們還需要考慮單詞之前沒有出現過的情況,如果我們上面說的defaultdict,又要簡單許多。但是我們還是少不了計數然後排序的步驟,如果使用Counter這個步驟會縮減成一行代碼。


舉個例子:


Python——詳解collections工具庫


我們直接將一個list傳入Counter中作為參數,它會自動為我們替當中的每個元素計數。

如果我們要篩選topK,也非常簡單,它為我們提供了most_common方法,我們只需要傳入需要求的K即可:


Python——詳解collections工具庫


除此之外,它的構造函數還接收dict類型。我們可以直接通過一個value是int類型的dict來初始化一個Counter,比如:


Python——詳解collections工具庫


並且,它還支持加減法的操作,比如我們可以將兩個Counter相加,它會自動將兩個Counter合併,相同的key對應的value累加。相減也是同理,會將能對應的value做減法,被減的key對應不上的會保留,而減數中對應不上的key則會被丟棄。並且需要注意,Counter支持value為負數。


deque


我們都知道queue是隊列,deque也是隊列,不過稍稍特殊一些,是雙端隊列。對於queue來說,只允許在隊尾插入元素,在隊首彈出元素。而deque既然稱為雙端隊列,那麼說明它的隊首和隊尾都支持元素的插入和彈出。相比於普通的隊列,要更加靈活一些。


除了常用的clear、copy、count、extend等api之外,deque當中最常用也是最核心的api還有append、pop、appendleft和popleft。從名字上我們就看得出來,append和pop和list的append和pop一樣,而appendleft和popleft則是在隊列左側,也就是頭部進行pop和append的操作。非常容易理解。


在日常的使用當中,真正用到雙端隊列的算法其實不太多。大多數情況下我們使用deque主要有兩個原因,第一個原因是deque收到GIL的管理,它是線程安全

的。而list則沒有GIL鎖,因此不是線程安全的。也就是說在併發場景下,list可能會導致一致性問題,而deque不會。另一個原因是deque支持固定長度,當長度滿了之後,當我們繼續append時,它會自動彈出最早插入的數據。


比如說當我們擁有海量的數據,我們不知道它的數量,但是想要保留最後出現的指定數量的數據的時候,就可以使用deque。


Python——詳解collections工具庫


namedtuple


namedtuple很特殊,它涉及到元編程的概念。簡單介紹一下元編程的概念,我們不做過多的深入。簡而言之,就是在常見的面向對象當中。我們都是定義類,然後通過類的構造函數來創建實例。而元編程指的是我們定義元類,根據元類創建出來的並不是一個實例,而是一個類。如果用模具和成品來分別比喻類和實例的話,元類相當於是模具的模具


namedtuple是一個非常簡單的元類,通過它我們可以非常方便地定義我們想要的類。


它的用法很簡單,我們直接來看例子。比如如果我們想要定義一個學生類,這個類當中有name、score、age這三個字段,那麼這個類會寫成:


Python——詳解collections工具庫


這還只是粗略的寫法,如果考慮規範,還需要定義property等註解,又需要很多代碼。如果我們使用namedtuple可以簡化這個工作,我們來看代碼:


Python——詳解collections工具庫


通過使用namedtuple,我們只需要一行就定義了一個類,但是這樣定義的類是沒有缺失值的,但是namedtuple很強大,我們可以通過傳入defaults參數來定義缺失值。


Python——詳解collections工具庫


可以注意到,雖然我們定義了三個字段,但是我們只設置了兩個缺失值。在這種情況下,namedtuple會自動將缺失值匹配上score和age兩個字段。因為在Python的規範當中,必選參數一定在可選參數前面。所以nuamdtuple會自動右對齊。


細數一下,我們今天的文章當中介紹了defaultdict、Counter、deque和namedtuple這四種數據結構的用法。除了這四個之外,collections庫當中還有一些其他的工具類,只是我們用的頻率稍稍低一些,加上由於篇幅的原因,這裡就不多做贅述了。感興趣的同學可以自行查看相關的api和文檔。


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