collections --- 容器数据类型

Source code: Lib/collections/__init__.py


这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。

namedtuple()

创建命名元组子类的工厂函数

deque

类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap

类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面

Counter

字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict

字典的子类,保存了他们被添加的顺序

defaultdict

字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值

UserDict

封装了字典对象,简化了字典子类化

UserList

封装了列表对象,简化了列表子类化

UserString

封装了字符串对象,简化了字符串子类化

ChainMap 对象

3.3 新版功能.

一个 ChainMap 类是为了将多个映射快速的链接到一起,这样它们就可以作为一个单元处理。它通常比创建一个新字典和多次调用 update() 要快很多。

这个类可以用于模拟嵌套作用域,并且在模版化的时候比较有用。

class collections.ChainMap(*maps)

一个 ChainMap 将多个字典或者其他映射组合在一起,创建一个单独的可更新的视图。 如果没有 maps 被指定,就提供一个默认的空字典,这样一个新链至少有一个映射。

底层映射被存储在一个列表中。这个列表是公开的,可以通过 maps 属性存取和更新。没有其他的状态。

搜索查询底层映射,直到一个键被找到。不同的是,写,更新和删除只操作第一个映射。

一个 ChainMap 通过引用合并底层映射。 所以,如果一个底层映射更新了,这些更改会反映到 ChainMap

支持所有常用字典方法。另外还有一个 maps 属性(attribute),一个创建子上下文的方法(method), 一个存取它们首个映射的属性(property):

maps

一个可以更新的映射列表。这个列表是按照第一次搜索到最后一次搜索的顺序组织的。它是仅有的存储状态,可以被修改。列表最少包含一个映射。

new_child(m=None, **kwargs)

返回一个新的 ChainMap,其中包含一个新的映射,后面跟随当前实例中的所有映射。 如果指定了 m,它会成为新的映射加在映射列表的前面;如果未指定,则会使用一个空字典,因此调用 d.new_child() 就等价于 ChainMap({}, *d.maps)。 如果指定了任何关键字参数,它们会更新所传入的映射或新的空字典。 此方法被用于创建子上下文,它可在不改变任何上级映射的情况下被更新。

在 3.4 版更改: 添加了 m 可选参数。

在 3.10 版更改: 增加了对关键字参数的支持。

parents

属性返回一个新的 ChainMap 包含所有的当前实例的映射,除了第一个。这样可以在搜索的时候跳过第一个映射。 使用的场景类似在 nested scopes 嵌套作用域中使用 nonlocal 关键词。用例也可以类比内建函数 super() 。一个 d.parents 的引用等价于 ChainMap(*d.maps[1:])

注意,一个 ChainMap() 的迭代顺序是通过从后往前扫描所有映射来确定的:

>>> baseline = {'music': 'bach', 'art': 'rembrandt'}
>>> adjustments = {'art': 'van gogh', 'opera': 'carmen'}
>>> list(ChainMap(adjustments, baseline))
['music', 'art', 'opera']

这给出了与 dict.update() 调用序列相同的顺序,从最后一个映射开始:

>>> combined = baseline.copy()
>>> combined.update(adjustments)
>>> list(combined)
['music', 'art', 'opera']

在 3.9 版更改: 增加了对 ||= 运算符的支持,相关说明见 PEP 584

参见

ChainMap 例子和方法

这一节提供了多个使用链映射的案例。

模拟Python内部lookup链的例子

import builtins
pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins))

让用户指定的命令行参数优先于环境变量,优先于默认值的例子

import os, argparse

defaults = {'color': 'red', 'user': 'guest'}

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v is not None}

combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
print(combined['color'])
print(combined['user'])

ChainMap 类模拟嵌套上下文的例子

c = ChainMap()        # Create root context
d = c.new_child()     # Create nested child context
e = c.new_child()     # Child of c, independent from d
e.maps[0]             # Current context dictionary -- like Python's locals()
e.maps[-1]            # Root context -- like Python's globals()
e.parents             # Enclosing context chain -- like Python's nonlocals

d['x'] = 1            # Set value in current context
d['x']                # Get first key in the chain of contexts
del d['x']            # Delete from current context
list(d)               # All nested values
k in d                # Check all nested values
len(d)                # Number of nested values
d.items()             # All nested items
dict(d)               # Flatten into a regular dictionary

ChainMap 类只更新链中的第一个映射,但lookup会搜索整个链。 然而,如果需要深度写和删除,也可以很容易的通过定义一个子类来实现它

class DeepChainMap(ChainMap):
    'Variant of ChainMap that allows direct updates to inner scopes'

    def __setitem__(self, key, value):
        for mapping in self.maps:
            if key in mapping:
                mapping[key] = value
                return
        self.maps[0][key] = value

    def __delitem__(self, key):
        for mapping in self.maps:
            if key in mapping:
                del mapping[key]
                return
        raise KeyError(key)

>>> d = DeepChainMap({'zebra': 'black'}, {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})
>>> d['lion'] = 'orange'         # update an existing key two levels down
>>> d['snake'] = 'red'           # new keys get added to the topmost dict
>>> del d['elephant']            # remove an existing key one level down
>>> d                            # display result
DeepChainMap({'zebra': 'black', 'snake': 'red'}, {}, {'lion': 'orange'})

Counter 对象

一个计数器工具提供快速和方便的计数。比如

>>> # Tally occurrences of words in a list
>>> cnt = Counter()
>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
...     cnt[word] += 1
>>> cnt
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

>>> # Find the ten most common words in Hamlet
>>> import re
>>> words = re.findall(r'\w+', open('hamlet.txt').read().lower())
>>> Counter(words).most_common(10)
[('the', 1143), ('and', 966), ('to', 762), ('of', 669), ('i', 631),
 ('you', 554),  ('a', 546), ('my', 514), ('hamlet', 471), ('in', 451)]
class collections.Counter([iterable-or-mapping])

一个 Counter 是一个 dict 的子类,用于计数可哈希对象。它是一个集合,元素像字典键(key)一样存储,它们的计数存储为值。计数可以是任何整数值,包括0和负数。 Counter 类有点像其他语言中的 bags或multisets。

元素从一个 iterable 被计数或从其他的 mapping (or counter)初始化:

>>> c = Counter()                           # a new, empty counter
>>> c = Counter('gallahad')                 # a new counter from an iterable
>>> c = Counter({'red': 4, 'blue': 2})      # a new counter from a mapping
>>> c = Counter(cats=4, dogs=8)             # a new counter from keyword args

Counter对象有一个字典接口,如果引用的键没有任何记录,就返回一个0,而不是弹出一个 KeyError :

>>> c = Counter(['eggs', 'ham'])
>>> c['bacon']                              # count of a missing element is zero
0

设置一个计数为0不会从计数器中移去一个元素。使用 del 来删除它:

>>> c['sausage'] = 0                        # counter entry with a zero count
>>> del c['sausage']                        # del actually removes the entry

3.1 新版功能.

在 3.7 版更改: 作为 dict 的子类,Counter 继承了记住插入顺序的功能。 Counter 对象进行数学运算时同样会保持顺序。 结果会先按每个元素在运算符左边的出现时间排序,然后再按其在运算符右边的出现时间排序。

计数器对象除了字典方法以外,还提供了三个其他的方法:

elements()

返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。 元素会按首次出现的顺序返回。 如果一个元素的计数值小于一,elements() 将会忽略它。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
most_common([n])

返回一个列表,其中包含 n 个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。 如果 n 被省略或为 Nonemost_common() 将返回计数器中的 所有 元素。 计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:

>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]
subtract([iterable-or-mapping])

迭代对象映射对象 减去元素。像 dict.update() 但是是减去,而不是替换。输入和输出都可以是0或者负数。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4)
>>> c.subtract(d)
>>> c
Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})

3.2 新版功能.

total()

计算总计数值。

>>> c = Counter(a=10, b=5, c=0)
>>> c.total()
15

3.10 新版功能.

通常字典方法都可用于 Counter 对象,除了有两个方法工作方式与字典并不相同。

fromkeys(iterable)

这个类方法没有在 Counter 中实现。

update([iterable-or-mapping])

迭代对象 计数元素或者 从另一个 映射对象 (或计数器) 添加。 像 dict.update() 但是是加上,而不是替换。另外,迭代对象 应该是序列元素,而不是一个 (key, value) 对。

计数对象支持相等性、子集和超集关系等富比较运算符: ==, !=, <, <=, >, >=。 所有这些检测会将不存在的元素当作计数值为零,因此 Counter(a=1) == Counter(a=1, b=0) 将返回真值。

3.10 新版功能: 增加了富比较运算

在 3.10 版更改: 在相等性检测中,不存在的元素会被当作计数值为零。 在此之前,Counter(a=3)Counter(a=3, b=0) 会被视为不同。

Counter 对象的常用案例

c.total()                       # total of all counts
c.clear()                       # reset all counts
list(c)                         # list unique elements
set(c)                          # convert to a set
dict(c)                         # convert to a regular dictionary
c.items()                       # convert to a list of (elem, cnt) pairs
Counter(dict(list_of_pairs))    # convert from a list of (elem, cnt) pairs
c.most_common()[:-n-1:-1]       # n least common elements
+c                              # remove zero and negative counts

提供了几个数学操作,可以结合 Counter 对象,以生产 multisets (计数器中大于0的元素)。 加和减,结合计数器,通过加上或者减去元素的相应计数。交集和并集返回相应计数的最小或最大值。每种操作都可以接受带符号的计数,但是输出会忽略掉结果为零或者小于零的计数。

>>> c = Counter(a=3, b=1)
>>> d = Counter(a=1, b=2)
>>> c + d                       # add two counters together:  c[x] + d[x]
Counter({'a': 4, 'b': 3})
>>> c - d                       # subtract (keeping only positive counts)
Counter({'a': 2})
>>> c & d                       # intersection:  min(c[x], d[x]) 
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d                       # union:  max(c[x], d[x])
Counter({'a': 3, 'b': 2})

单目加和减(一元操作符)意思是从空计数器加或者减去。

>>> c = Counter(a=2, b=-4)
>>> +c
Counter({'a': 2})
>>> -c
Counter({'b': 4})

3.3 新版功能: 添加了对一元加,一元减和位置集合操作的支持。

注解

计数器主要是为了表达运行的正的计数而设计;但是,小心不要预先排除负数或者其他类型。为了帮助这些用例,这一节记录了最小范围和类型限制。

  • Counter 类是一个字典的子类,不限制键和值。值用于表示计数,但你实际上 可以 存储任何其他值。

  • most_common() 方法在值需要排序的时候用。

  • 原地操作比如 c[key] += 1 , 值类型只需要支持加和减。 所以分数,小数,和十进制都可以用,负值也可以支持。这两个方法 update()subtract() 的输入和输出也一样支持负数和0。

  • Multiset多集合方法只为正值的使用情况设计。输入可以是负数或者0,但只输出计数为正的值。没有类型限制,但值类型需要支持加,减和比较操作。

  • elements() 方法要求正整数计数。忽略0和负数计数。

参见

  • Bag class 在 Smalltalk。

  • Wikipedia 链接 Multisets.

  • C++ multisets 教程和例子。

  • 数学操作和多集合用例,参考 Knuth, Donald. The Art of Computer Programming Volume II, Section 4.6.3, Exercise 19

  • 在给定数量和集合元素枚举所有不同的多集合,参考 itertools.combinations_with_replacement()

    map(Counter, combinations_with_replacement('ABC', 2)) # --> AA AB AC BB BC CC
    

deque 对象

class collections.deque([iterable[, maxlen]])

返回一个新的双向队列对象,从左到右初始化(用方法 append()) ,从 iterable (迭代对象) 数据创建。如果 iterable 没有指定,新队列为空。

Deque队列是由栈或者queue队列生成的(发音是 “deck”,”double-ended queue”的简称)。Deque 支持线程安全,内存高效添加(append)和弹出(pop),从两端都可以,两个方向的大概开销都是 O(1) 复杂度。

虽然 list 对象也支持类似操作,不过这里优化了定长操作和 pop(0)insert(0, v) 的开销。它们引起 O(n) 内存移动的操作,改变底层数据表达的大小和位置。

如果 maxlen 没有指定或者是 None ,deques 可以增长到任意长度。否则,deque就限定到指定最大长度。一旦限定长度的deque满了,当新项加入时,同样数量的项就从另一端弹出。限定长度deque提供类似Unix filter tail 的功能。它们同样可以用与追踪最近的交换和其他数据池活动。

双向队列(deque)对象支持以下方法:

append(x)

添加 x 到右端。

appendleft(x)

添加 x 到左端。

clear()

移除所有元素,使其长度为0.

copy()

创建一份浅拷贝。

3.5 新版功能.

count(x)

计算 deque 中元素等于 x 的个数。

3.2 新版功能.

extend(iterable)

扩展deque的右侧,通过添加iterable参数中的元素。

extendleft(iterable)

扩展deque的左侧,通过添加iterable参数中的元素。注意,左添加时,在结果中iterable参数中的顺序将被反过来添加。

index(x[, start[, stop]])

返回 x 在 deque 中的位置(在索引 start 之后,索引 stop 之前)。 返回第一个匹配项,如果未找到则引发 ValueError

3.5 新版功能.

insert(i, x)

在位置 i 插入 x

如果插入会导致一个限长 deque 超出长度 maxlen 的话,就引发一个 IndexError

3.5 新版功能.

pop()

移去并且返回一个元素,deque 最右侧的那一个。 如果没有元素的话,就引发一个 IndexError

popleft()

移去并且返回一个元素,deque 最左侧的那一个。 如果没有元素的话,就引发 IndexError

remove(value)

移除找到的第一个 value。 如果没有的话就引发 ValueError

reverse()

将deque逆序排列。返回 None

3.2 新版功能.

rotate(n=1)

向右循环移动 n 步。 如果 n 是负数,就向左循环。

如果deque不是空的,向右循环移动一步就等价于 d.appendleft(d.pop()) , 向左循环一步就等价于 d.append(d.popleft())

Deque对象同样提供了一个只读属性:

maxlen

Deque的最大尺寸,如果没有限定的话就是 None

3.1 新版功能.

除了以上操作,deque 还支持迭代、封存、len(d)reversed(d)copy.copy(d)copy.deepcopy(d)、成员检测运算符 in 以及下标引用例如通过 d[0] 访问首个元素等。 索引访问在两端的复杂度均为 O(1) 但在中间则会低至 O(n)。 如需快速随机访问,请改用列表。

Deque从版本3.5开始支持 __add__(), __mul__(), 和 __imul__()

示例:

>>> from collections import deque
>>> d = deque('ghi')                 # make a new deque with three items
>>> for elem in d:                   # iterate over the deque's elements
...     print(elem.upper())
G
H
I

>>> d.append('j')                    # add a new entry to the right side
>>> d.appendleft('f')                # add a new entry to the left side
>>> d                                # show the representation of the deque
deque(['f', 'g', 'h', 'i', 'j'])

>>> d.pop()                          # return and remove the rightmost item
'j'
>>> d.popleft()                      # return and remove the leftmost item
'f'
>>> list(d)                          # list the contents of the deque
['g', 'h', 'i']
>>> d[0]                             # peek at leftmost item
'g'
>>> d[-1]                            # peek at rightmost item
'i'

>>> list(reversed(d))                # list the contents of a deque in reverse
['i', 'h', 'g']
>>> 'h' in d                         # search the deque
True
>>> d.extend('jkl')                  # add multiple elements at once
>>> d
deque(['g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l'])
>>> d.rotate(1)                      # right rotation
>>> d
deque(['l', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k'])
>>> d.rotate(-1)                     # left rotation
>>> d
deque(['g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l'])

>>> deque(reversed(d))               # make a new deque in reverse order
deque(['l', 'k', 'j', 'i', 'h', 'g'])
>>> d.clear()                        # empty the deque
>>> d.pop()                          # cannot pop from an empty deque
Traceback (most recent call last):
    File "<pyshell#6>", line 1, in -toplevel-
        d.pop()
IndexError: pop from an empty deque

>>> d.extendleft('abc')              # extendleft() reverses the input order
>>> d
deque(['c', 'b', 'a'])

deque 用法

这一节展示了deque的多种用法。

限长deque提供了类似Unix tail 过滤功能

def tail(filename, n=10):
    'Return the last n lines of a file'
    with open(filename) as f:
        return deque(f, n)

另一个用法是维护一个近期添加元素的序列,通过从右边添加和从左边弹出

def moving_average(iterable, n=3):
    # moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0
    # http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
    it = iter(iterable)
    d = deque(itertools.islice(it, n-1))
    d.appendleft(0)
    s = sum(d)
    for elem in it:
        s += elem - d.popleft()
        d.append(elem)
        yield s / n

一个 轮询调度器 可以通过在 deque 中放入迭代器来实现。值从当前迭代器的位置0被取出并暂存(yield)。 如果这个迭代器消耗完毕,就用 popleft() 将其从对列中移去;否则,就通过 rotate() 将它移到队列的末尾

def roundrobin(*iterables):
    "roundrobin('ABC', 'D', 'EF') --> A D E B F C"
    iterators = deque(map(iter, iterables))
    while iterators:
        try:
            while True:
                yield next(iterators[0])
                iterators.rotate(-1)
        except StopIteration:
            # Remove an exhausted iterator.
            iterators.popleft()

rotate() 方法提供了一种方式来实现 deque 切片和删除。 例如, 一个纯的Python del d[n] 实现依赖于 rotate() 来定位要弹出的元素

def delete_nth(d, n):
    d.rotate(-n)
    d.popleft()
    d.rotate(n)

要实现 deque 切片, 使用一个类似的方法,应用 rotate() 将目标元素放到左边。通过 popleft() 移去老的条目(entries),通过 extend() 添加新的条目, 然后反向 rotate。这个方法可以最小代价实现命令式的栈操作,诸如 dup, drop, swap, over, pick, rot, 和 roll

defaultdict 对象

class collections.defaultdict(default_factory=None, /[, ...])

返回一个新的类似字典的对象。 defaultdict 是内置 dict 类的子类。 它重载了一个方法并添加了一个可写的实例变量。 其余的功能与 dict 类相同因而不在此文档中写明。

本对象包含一个名为 default_factory 的属性,构造时,第一个参数用于为该属性提供初始值,默认为 None。所有其他参数(包括关键字参数)都相当于传递给 dict 的构造函数。

defaultdict 对象除了支持标准 dict 的操作,还支持以下方法作为扩展:

__missing__(key)

如果 default_factory 属性为 None,则调用本方法会抛出 KeyError 异常,附带参数 key

如果 default_factory 不为 None,则它会被(不带参数地)调用来为 key 提供一个默认值,这个值和 key 作为一对键值对被插入到字典中,并作为本方法的返回值返回。

如果调用 default_factory 时抛出了异常,这个异常会原封不动地向外层传递。

在无法找到所需键值时,本方法会被 dict 中的 __getitem__() 方法调用。无论本方法返回了值还是抛出了异常,都会被 __getitem__() 传递。

注意,__missing__() 不会__getitem__() 以外的其他方法调用。意味着 get() 会像正常的 dict 那样返回 None,而不是使用 default_factory

defaultdict 对象支持以下实例变量:

default_factory

本属性由 __missing__() 方法来调用。如果构造对象时提供了第一个参数,则本属性会被初始化成那个参数,如果未提供第一个参数,则本属性为 None

在 3.9 版更改: 增加了合并 (|) 与更新 (|=) 运算符,相关说明见 PEP 584

defaultdict 例子

使用 list 作为 default_factory,很轻松地将(键-值对组成的)序列转换为(键-列表组成的)字典:

>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...     d[k].append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

当每个键第一次遇见时,它还没有在字典里面,所以自动创建该条目,即调用 default_factory 方法,返回一个空的 listlist.append() 操作添加值到这个新的列表里。当再次存取该键时,就正常操作,list.append() 添加另一个值到列表中。这个计数比它的等价方法 dict.setdefault() 要快速和简单:

>>> d = {}
>>> for k, v in s:
...     d.setdefault(k, []).append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

设置 default_factoryint,使 defaultdict 用于计数(类似其他语言中的 bag 或 multiset):

>>> s = 'mississippi'
>>> d = defaultdict(int)
>>> for k in s:
...     d[k] += 1
...
>>> sorted(d.items())
[('i', 4), ('m', 1), ('p', 2), ('s', 4)]

当一个字母首次遇到时,它会查询失败,则 default_factory 会调用 int() 来提供一个整数 0 作为默认值。后续的自增操作建立起对每个字母的计数。

函数 int() 总是返回 0,这是常数函数的特殊情况。一个更快和灵活的方法是使用 lambda 函数,可以提供任何常量值(不只是0):

>>> def constant_factory(value):
...     return lambda: value
>>> d = defaultdict(constant_factory('<missing>'))
>>> d.update(name='John', action='ran')
>>> '%(name)s %(action)s to %(object)s' % d
'John ran to <missing>'

设置 default_factoryset 使 defaultdict 用于构建 set 集合:

>>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]
>>> d = defaultdict(set)
>>> for k, v in s:
...     d[k].add(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]

namedtuple() 命名元组的工厂函数

命名元组赋予每个位置一个含义,提供可读性和自文档性。它们可以用于任何普通元组,并添加了通过名字获取值的能力,通过索引值也是可以的。

collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)

返回一个新的元组子类,名为 typename 。这个新的子类用于创建类元组的对象,可以通过字段名来获取属性值,同样也可以通过索引和迭代获取值。子类实例同样有文档字符串(类名和字段名)另外一个有用的 __repr__() 方法,以 name=value 格式列明了元组内容。

field_names 是一个像 [‘x’, ‘y’] 一样的字符串序列。另外 field_names 可以是一个纯字符串,用空白或逗号分隔开元素名,比如 'x y' 或者 'x, y'

任何有效的Python 标识符都可以作为字段名,除了下划线开头的那些。有效标识符由字母,数字,下划线组成,但首字母不能是数字或下划线,另外不能是关键词 keyword 比如 class, for, return, global, pass, 或 raise

如果 rename 为真, 无效字段名会自动转换成位置名。比如 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 转换成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] , 消除关键词 def 和重复字段名 abc

defaults 可以为 None 或者是一个默认值的 iterable 。如果一个默认值域必须跟其他没有默认值的域在一起出现,defaults 就应用到最右边的参数。比如如果域名 ['x', 'y', 'z'] 和默认值 (1, 2) ,那么 x 就必须指定一个参数值 ,y 默认值 1z 默认值 2

如果 module 值有定义,命名元组的 __module__ 属性值就被设置。

命名元组实例没有字典,所以它们要更轻量,并且占用更小内存。

要支持封存操作,应当将命名元组类赋值给一个匹配 typename 的变量。

在 3.1 版更改: 添加了对 rename 的支持。

在 3.6 版更改: verboserename 参数成为 仅限关键字参数.

在 3.6 版更改: 添加了 module 参数。

在 3.7 版更改: 移除了 verbose 形参和 _source 属性。

在 3.7 版更改: 添加了 defaults 参数和 _field_defaults 属性。

>>> # Basic example
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(11, y=22)     # instantiate with positional or keyword arguments
>>> p[0] + p[1]             # indexable like the plain tuple (11, 22)
33
>>> x, y = p                # unpack like a regular tuple
>>> x, y
(11, 22)
>>> p.x + p.y               # fields also accessible by name
33
>>> p                       # readable __repr__ with a name=value style
Point(x=11, y=22)

命名元组尤其有用于赋值 csv sqlite3 模块返回的元组

EmployeeRecord = namedtuple('EmployeeRecord', 'name, age, title, department, paygrade')

import csv
for emp in map(EmployeeRecord._make, csv.reader(open("employees.csv", "rb"))):
    print(emp.name, emp.title)

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('/companydata')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT name, age, title, department, paygrade FROM employees')
for emp in map(EmployeeRecord._make, cursor.fetchall()):
    print(emp.name, emp.title)

除了继承元组的方法,命名元组还支持三个额外的方法和两个属性。为了防止字段名冲突,方法和属性以下划线开始。

classmethod somenamedtuple._make(iterable)

类方法从存在的序列或迭代实例创建一个新实例。

>>> t = [11, 22]
>>> Point._make(t)
Point(x=11, y=22)
somenamedtuple._asdict()

返回一个新的 dict ,它将字段名称映射到它们对应的值:

>>> p = Point(x=11, y=22)
>>> p._asdict()
{'x': 11, 'y': 22}

在 3.1 版更改: 返回一个 OrderedDict 而不是 dict

在 3.8 版更改: 返回一个常规 dict 而不是 OrderedDict。 因为自 Python 3.7 起,常规字典已经保证有序。 如果需要 OrderedDict 的额外特性,推荐的解决方案是将结果转换为需要的类型: OrderedDict(nt._asdict())

somenamedtuple._replace(**kwargs)

返回一个新的命名元组实例,并将指定域替换为新的值

>>> p = Point(x=11, y=22)
>>> p._replace(x=33)
Point(x=33, y=22)

>>> for partnum, record in inventory.items():
...     inventory[partnum] = record._replace(price=newprices[partnum], timestamp=time.now())
somenamedtuple._fields

字符串元组列出了字段名。用于提醒和从现有元组创建一个新的命名元组类型。

>>> p._fields            # view the field names
('x', 'y')

>>> Color = namedtuple('Color', 'red green blue')
>>> Pixel = namedtuple('Pixel', Point._fields + Color._fields)
>>> Pixel(11, 22, 128, 255, 0)
Pixel(x=11, y=22, red=128, green=255, blue=0)
somenamedtuple._field_defaults

字典将字段名称映射到默认值。

>>> Account = namedtuple('Account', ['type', 'balance'], defaults=[0])
>>> Account._field_defaults
{'balance': 0}
>>> Account('premium')
Account(type='premium', balance=0)

要获取这个名字域的值,使用 getattr() 函数 :

>>> getattr(p, 'x')
11

转换一个字典到命名元组,使用 ** 两星操作符 (所述如 解包实参列表):

>>> d = {'x': 11, 'y': 22}
>>> Point(**d)
Point(x=11, y=22)

因为一个命名元组是一个正常的Python类,它可以很容易的通过子类更改功能。这里是如何添加一个计算域和定宽输出打印格式:

>>> class Point(namedtuple('Point', ['x', 'y'])):
...     __slots__ = ()
...     @property
...     def hypot(self):
...         return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5
...     def __str__(self):
...         return 'Point: x=%6.3f  y=%6.3f  hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot)

>>> for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7):
...     print(p)
Point: x= 3.000  y= 4.000  hypot= 5.000
Point: x=14.000  y= 0.714  hypot=14.018

上面的子类设置 __slots__ 为一个空元组。通过阻止创建实例字典保持了较低的内存开销。

子类化对于添加和存储新的名字域是无效的。应当通过 _fields 创建一个新的命名元组来实现它:

>>> Point3D = namedtuple('Point3D', Point._fields + ('z',))

文档字符串可以自定义,通过直接赋值给 __doc__ 属性:

>>> Book = namedtuple('Book', ['id', 'title', 'authors'])
>>> Book.__doc__ += ': Hardcover book in active collection'
>>> Book.id.__doc__ = '13-digit ISBN'
>>> Book.title.__doc__ = 'Title of first printing'
>>> Book.authors.__doc__ = 'List of authors sorted by last name'

在 3.5 版更改: 文档字符串属性变成可写。

参见

  • 请参阅 typing.NamedTuple ,以获取为命名元组添加类型提示的方法。 它还使用 class 关键字提供了一种优雅的符号:

    class Component(NamedTuple):
        part_number: int
        weight: float
        description: Optional[str] = None
    
  • 对于以字典为底层的可变域名, 参考 types.SimpleNamespace()

  • dataclasses 模块提供了一个装饰器和一些函数,用于自动将生成的特殊方法添加到用户定义的类中。

OrderedDict 对象

有序词典就像常规词典一样,但有一些与排序操作相关的额外功能。由于内置的 dict 类获得了记住插入顺序的能力(在 Python 3.7 中保证了这种新行为),它们变得不那么重要了。

一些与 dict 的不同仍然存在:

  • 常规的 dict 被设计为非常擅长映射操作。 跟踪插入顺序是次要的。

  • OrderedDict 旨在擅长重新排序操作。 空间效率、迭代速度和更新操作的性能是次要的。

  • 算法上, OrderedDict 可以比 dict 更好地处理频繁的重新排序操作。 这使其适用于跟踪最近的访问(例如在 LRU cache 中)。

  • 对于 OrderedDict ,相等操作检查匹配顺序。

  • OrderedDict 类的 popitem() 方法有不同的签名。它接受一个可选参数来指定弹出哪个元素。

  • OrderedDict 类有一个 move_to_end() 方法,可以有效地将元素移动到任一端。

  • Python 3.8之前, dict 缺少 __reversed__() 方法。

class collections.OrderedDict([items])

返回一个 dict 子类的实例,它具有专门用于重新排列字典顺序的方法。

3.1 新版功能.

popitem(last=True)

有序字典的 popitem() 方法移除并返回一个 (key, value) 键值对。 如果 last 值为真,则按 LIFO 后进先出的顺序返回键值对,否则就按 FIFO 先进先出的顺序返回键值对。

move_to_end(key, last=True)

将现有 key 移动到有序字典的任一端。 如果 last 为真值(默认)则将元素移至末尾;如果 last 为假值则将元素移至开头。如果 key 不存在则会触发 KeyError:

>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d.move_to_end('b')
>>> ''.join(d.keys())
'acdeb'
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d.keys())
'bacde'

3.2 新版功能.

相对于通常的映射方法,有序字典还另外提供了逆序迭代的支持,通过 reversed()

OrderedDict 之间的相等测试是顺序敏感的,实现为 list(od1.items())==list(od2.items())OrderedDict 对象和其他的 Mapping 的相等测试,是顺序敏感的字典测试。这允许 OrderedDict 替换为任何字典可以使用的场所。

在 3.5 版更改: OrderedDict 的项(item),键(key)和值(value) 视图 现在支持逆序迭代,通过 reversed()

在 3.6 版更改: PEP 468 赞成将关键词参数的顺序保留, 通过传递给 OrderedDict 构造器和它的 update() 方法。

在 3.9 版更改: 增加了合并 (|) 与更新 (|=) 运算符,相关说明见 PEP 584

OrderedDict 例子和用法

创建记住键值 最后 插入顺序的有序字典变体很简单。 如果新条目覆盖现有条目,则原始插入位置将更改并移至末尾:

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
    'Store items in the order the keys were last added'

    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value)
        self.move_to_end(key)

一个 OrderedDict 对于实现 functools.lru_cache() 的变体也很有用:

from time import time

class TimeBoundedLRU:
    "LRU Cache that invalidates and refreshes old entries."

    def __init__(self, func, maxsize=128, maxage=30):
        self.cache = OrderedDict()      # { args : (timestamp, result)}
        self.func = func
        self.maxsize = maxsize
        self.maxage = maxage

    def __call__(self, *args):
        if args in self.cache:
            self.cache.move_to_end(args)
            timestamp, result = self.cache[args]
            if time() - timestamp <= self.maxage:
                return result
        result = self.func(*args)
        self.cache[args] = time(), result
        if len(self.cache) > self.maxsize:
            self.cache.popitem(0)
        return result
class MultiHitLRUCache:
    """ LRU cache that defers caching a result until
        it has been requested multiple times.

        To avoid flushing the LRU cache with one-time requests,
        we don't cache until a request has been made more than once.

    """

    def __init__(self, func, maxsize=128, maxrequests=4096, cache_after=1):
        self.requests = OrderedDict()   # { uncached_key : request_count }
        self.cache = OrderedDict()      # { cached_key : function_result }
        self.func = func
        self.maxrequests = maxrequests  # max number of uncached requests
        self.maxsize = maxsize          # max number of stored return values
        self.cache_after = cache_after

    def __call__(self, *args):
        if args in self.cache:
            self.cache.move_to_end(args)
            return self.cache[args]
        result = self.func(*args)
        self.requests[args] = self.requests.get(args, 0) + 1
        if self.requests[args] <= self.cache_after:
            self.requests.move_to_end(args)
            if len(self.requests) > self.maxrequests:
                self.requests.popitem(0)
        else:
            self.requests.pop(args, None)
            self.cache[args] = result
            if len(self.cache) > self.maxsize:
                self.cache.popitem(0)
        return result

UserDict 对象

UserDict 类是用作字典对象的外包装。对这个类的需求已部分由直接创建 dict 的子类的功能所替代;不过,这个类处理起来更容易,因为底层的字典可以作为属性来访问。

class collections.UserDict([initialdata])

模拟字典的类。 这个实例的内容保存在一个常规字典中,它可以通过 UserDict 实例的 data 属性来访问。 如果提供了 initialdata,则 data 会用其内容来初始化;请注意对 initialdata 的引用将不会被保留,以允许它被用于其他目的。

UserDict 实例提供了以下属性作为扩展方法和操作的支持:

data

一个真实的字典,用于保存 UserDict 类的内容。

UserList 对象

这个类封装了列表对象。它是一个有用的基础类,对于你想自定义的类似列表的类,可以继承和覆盖现有的方法,也可以添加新的方法。这样我们可以对列表添加新的行为。

对这个类的需求已部分由直接创建 list 的子类的功能所替代;不过,这个类处理起来更容易,因为底层的列表可以作为属性来访问。

class collections.UserList([list])

模拟一个列表。这个实例的内容被保存为一个正常列表,通过 UserListdata 属性存取。实例内容被初始化为一个 list 的copy,默认为 [] 空列表。 list 可以是迭代对象,比如一个Python列表,或者一个 UserList 对象。

UserList 提供了以下属性作为可变序列的方法和操作的扩展:

data

一个 list 对象用于存储 UserList 的内容。

子类化的要求: UserList 的子类需要提供一个构造器,可以无参数调用,或者一个参数调用。返回一个新序列的列表操作需要创建一个实现类的实例。它假定了构造器可以以一个参数进行调用,这个参数是一个序列对象,作为数据源。

如果一个分离的类不希望依照这个需求,所有的特殊方法就必须重写;请参照源代码进行修改。

UserString 对象

UserString 类是用作字符串对象的外包装。对这个类的需求已部分由直接创建 str 的子类的功能所替代;不过,这个类处理起来更容易,因为底层的字符串可以作为属性来访问。

class collections.UserString(seq)

模拟一个字符串对象。这个实例对象的内容保存为一个正常字符串,通过 UserStringdata 属性存取。实例内容初始化设置为 seq 的copy。seq 参数可以是任何可通过内建 str() 函数转换为字符串的对象。

UserString 提供了以下属性作为字符串方法和操作的额外支持:

data

一个真正的 str 对象用来存放 UserString 类的内容。

在 3.5 版更改: 新方法 __getnewargs__, __rmod__, casefold, format_map, isprintable, 和 maketrans