python模塊--collections

python的內建模塊collections有幾個關鍵的數據結構，平常在使用的時候，開發者可以直接調用，不需要自己重覆製造輪子，這樣可以提高開發效率。

1. deque雙端隊列

平常我們使用的python內置list類的append，extend，pop方法都是從list的尾部執行的（pop()預設彈出最後一個元素）。在使用的時候，list很像是一種棧結構（LIFO）。不同的是list靈活性更強，在棧的基礎上有動態插入的方法，即insert（index,obj）和索引、切片等操作。強大的list似乎也可以實現隊列（FIFO），但由於它實在太靈活了，列表中的元素極容易改變，在使用時令人總是不那麼放心。為了實現更好的隊列結構，一般程式員會自己實現一個類。

collections模塊中為我們提供的雙端隊列是在隊列的基礎上實現頭尾兩端可append、可pop。另外還有insert，rotate等方法，也是相當靈活的

關鍵方法：

append()          #從右端添加元素（與list同）

appendleft()       #從左端添加元素（與list同）

extend()          #從右端逐個添加可迭代對象（與list同）

extendleft()       #從左端逐個添加可迭代對象（與list同）

pop()             #從右端彈出元素（與list同）

popleft()          #從左端彈出數據

count()           #統計隊列中的元素個數（與list同）

insert(index,obj)    #在指定位置插入元素（與list同）

rotate()           #旋轉隊列

基本使用例子：

from  collections import deque

d = deque()
#增加數據
d.append('1')
d.append('2')
d.appendleft('3')
l = ['4','5']
d.extend(l)
d.extendleft(l)
print(d)

#計算deque元素個數
print(d.count('5'))

#迴圈移動
d.rotate(1)
print(d)
d.rotate(-1)
print(d)

#計算股票和倉庫存貨常用的移動平均數

from collections import deque
import itertools
def moving_average(iterable,n=3):
    it = iter(iterable)
    d = deque(itertools.islice(it,n-1))  #迭代出前2個數據
    print(d)
    d.appendleft(0)  #防止第一次運行演算法時候把第一個數據刪除
    s = sum(d)
    print(d)
    print(s)
    for elem in it:
        s += elem-d.popleft()
        d.append(elem)
        yield s/float(n)

l = [10,20,18,27,15]
for average in moving_average(l):
  print(average)

2. defaultdict  預設字典

我們平常在使用python內置的dict的時候，根據鍵key去查詢對應的value值，如果不存在對應的key，會報錯（KeyError）。但是在defaultdict就會會出現這個問題。

例子：

dd = defaultdict(lambda:"none")    #只需要在定義的時候為不存在的key定義指定的顯示值
dd["a"] = "apple"
dd["b"] = "banana"

print(dd["c"])
print(dd)

結果：
>>>none
>>>defaultdict(<function <lambda> at 0x0000023B1C1919D8>, {'c': 'none', 'a': 'apple', 'b': 'banana'})

由第二條的結果可以看出，defaultdict將不存在的鍵專門用一個字典來存放，而存在的鍵存放在另外一個字典中。當需要查詢元素時，如果遇到沒有的鍵key，就會獲取第一字典中預先設定好的顯示值。

3. OrderDict  有序字典

在使用python內置的dict時，用print()列印出整個字典，會發現前後兩次字典的鍵值對順序是不一樣的（筆者猜測是前後兩次的hash值不一樣的緣故）。而在有序字典OderDict中，這種現象不會在發生。

例子：

od = OrderedDict()
od["1"] = "one"
od["2"] = "two"
od["3"] = "three"
od["4"] = "four"
od["5"] = "five"

結果：
OrderedDict([('1', 'one'), ('2', 'two'), ('3', 'three'), ('4', 'four'), ('5', 'five')])