Moduł kolekcji Pythona: licznik, mapa łańcuchów, deque i krotka

Moduł Python Collections oferuje zestaw typów danych kontenerów, które rozszerzają funkcje kontenerów magazynowych, takich jak listy, krotki, zestawy i słowniki. Dzięki tym specjalnym pojemnikom masz nie tylko funkcje pojemników magazynowych, ale także dodatkowe metody, które są bardzo przydatne w przypadku niektórych zadań.

Pod koniec tego samouczka będziesz mieć wiedzę na temat następujących rzeczy:

• Czym jest moduł kolekcji?
• Różne funkcje, takie jak:

1. Licznik
2. Mapa łańcucha
3. Deque
4. Nazwana krotka

• Przykłady pracy

Moduł Collections jest fabrycznie zainstalowany w Pythonie, więc nie musimy go instalować pip. Możemy go po prostu zaimportować i gotowe! Przyjrzyjmy się szczegółowo najczęściej używanym funkcjom.

Dowiedz się nauka nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Trzeba przeczytać: fascynujące aplikacje Pythona w prawdziwym świecie

Licznik

Licznik jest najczęściej używaną i najbardziej użyteczną funkcją w module Kolekcje. Counter jest podklasą klasy słownika w Pythonie. Zlicza liczbę wystąpień każdego elementu w iterable (takim jak ciągi, krotki, listy itp.) i przechowuje go w słowniku. Klucze słownika są unikalnymi elementami w iterowalnym, a wartości są licznikami tych elementów.

Wypróbujmy to na kilku przykładach.

Jak widać, policzył wystąpienia każdego elementu i umieścił je w słowniku. Może to być używane w dowolnym typie iteracji. Zobaczmy teraz, jakie ma wszystkie metody.

Metoda most_common(n) zwraca listę n najczęstszych elementów ułożonych w kolejności malejącej liczby.

Mapa łańcucha

ChainMap służy do tworzenia pojedynczego widoku wielu słowników, tak aby można było uzyskać do nich dostęp i zaktualizować je z pojedynczego widoku, tj. samego obiektu ChainMap. Należy pamiętać, że te mapy łańcuchowe składają się tylko z odniesień do rzeczywistych słowników, a aktualizacja odbywa się również w samych słownikach.

ChainMap jest rozszerzeniem klasy słownika, więc obsługiwane są wszystkie metody słownikowe, plus kilka dodatkowych metod, które omówimy.

W powyższym kodzie definiujemy dwa słowniki dic1 i dic2 i umieszczamy je w obiekcie ChainMap.

Jak widzimy, dic2 jest „powiązany” z dic1 w tej właśnie kolejności. W skrócie, możesz sobie wyobrazić połączenie dic2 z dic1 jak dic2–>dic1. Więc kiedy szukamy klucza „b”, najpierw przeszuka pierwsze mapowanie, którym jest dic2, a jeśli klucz nie zostanie znaleziony, przejdzie do następnych mapowań.

Dlatego kolejność ChainMap jest ważna, aby określić, które mapowanie jest przeszukiwane jako pierwsze. Zobaczmy to w akcji.

Jak widzimy powyżej, ChainMap ma klawisz 'b' w obu słownikach. Więc kiedy szukamy klucza „b”, przeszukuje on pierwsze odwzorowanie, którym jest dic2 i zwraca wartość.

atrybut map

Atrybut map ChainMap zwraca listę mapowań w kolejności wyszukiwania, tj. dic2 jest pierwszy na mapie, więc zostanie przeszukany jako pierwszy i tak dalej.

Podobnie możemy sprawdzić klucze i wartości:

Jak widać, wyświetlane są tylko unikalne klucze, a także wartości.

nowe_dziecko(m=Brak)

Metoda new_child() służy do dodawania nowych map do ChainMap. Ta metoda zwraca nową mapę ChainMap z nową mapą jako pierwszą mapą, po której następują pozostałe mapy. Jeśli określono m, staje się pierwszą mapą, w przeciwnym razie jako pierwsza mapa dodawany jest pusty słownik.

Jak widzimy, dodał dic3 na początku i zwrócił nowy obiekt ChainMap.

wywrócony

Być może zastanawiasz się, jak zmienić kolejność ChainMap. Można to osiągnąć za pomocą funkcji odwróconej, która zwraca iterator do iteracji przez ChainMap w odwrotnym kierunku. Zobaczmy to w akcji.

Klawisz „b” jest teraz na wszystkich mapach. Pierwsza mapa w ChainMap ma klucz „b” o wartości 9.

Zobaczmy, co się stanie, gdy wykonamy iterację w odwrotnym kierunku.

Należy pamiętać, że funkcja odwrócona tak naprawdę nie odwraca mapowania, a jedynie daje odwrócony iterator.

Przeczytaj: samouczek Pythona

Deque

Deque (wymawiane jako 'deck' ) jest rozszerzeniem list, ale podwójnie zakończonym. Deque to skrót od: Double Ended Queue, ponieważ możemy skutecznie usuwać/wyskakiwać i dołączać elementy na obu końcach Deques, w przeciwieństwie do list, w których wszystkie operacje znajdują się po prawej stronie.

deque(iterable, maxlen) przyjmuje iterowalne i zwraca obiekty deque. Posiadają również parametr maxlen, który określa górną granicę liczby elementów. Jeśli nie jest określony, deque może rosnąć w nieskończoność. Rzućmy okiem na jego zgryźliwe metody.

Jak widzimy, wywołanie metody appendleft dodało element na lewym końcu. Co więcej, ponieważ zainicjalizowaliśmy go z maxlen jako 6, który osiągnął teraz, dołączenie kolejnego elementu spowoduje wyświetlenie „StopIterationError”.

Usuńmy więc lewy najbardziej wysunięty element za pomocą popleft :

Możemy również usunąć określony element według wartości za pomocą remove:

Uwaga: wywołanie metody remove z elementem, którego nie ma w deque, spowoduje wyświetlenie „ValueError”.

Możemy wstawić dowolny element pod określonym indeksem za pomocą insert(index, element) .

Deque można odwrócić, wywołując metodę reverse .

Deque można również obracać zgodnie z ruchem wskazówek zegara lub przeciwnie do ruchu wskazówek zegara za pomocą metody obracania .

Nazwana krotka

namedtuple() jest świetnym udoskonaleniem zwykłego obiektu krotki w Pythonie. Nazwane krotki pozwalają nam indeksować elementy według ich nazw, a nie tylko pozycji. Możesz myśleć o nazwanych krotkach jako o tabelach z nazwą tabeli jako nazwą krotki i nazwami kolumn jako nazwami indeksów. Nazwana krotka zasadniczo przypisuje znaczenie każdemu elementowi, aby uzyskać łatwiejszy dostęp i bardziej czytelny kod.

Weźmy kilka przykładów i zrozummy, jak to działa.

W powyższym kodzie zdefiniowaliśmy obiekt Named Tuple „Performance” o nazwie „Employee_Rating” z nazwami pól „Q1”, „Q2”, „Q3” i „Q4”, który będzie przechowywać kwartalne oceny pracowników. Zróbmy 2 nazwane wpisy krotek w Employee_Rating.

Teraz, gdy stworzyliśmy 2 wpisy, możemy uzyskać do nich dostęp za pomocą nazw indeksów.

Aby dodać nowe wpisy lub stworzyć nowe nazwane obiekty krotki, możemy użyć metody _make() .

Możemy edytować elementy za pomocą metody _replace na dowolnej nazwanej krotce.

Zanim pójdziesz

Moduł Kolekcje posiada jeszcze kilka przydatnych funkcji, takich jak OrderedDict, defaultdict, UserList, UserString, UserDict. Upewnij się, że zapoznałeś się z funkcjami, które omówiliśmy w tym samouczku. Te typy kontenerów nie tylko ułatwiają życie, ale także poprawiają jakość pisanego kodu.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Pythonie, nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży , 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.