python中的as是什么意思_python中as用法实例分析

更新时间:2023-06-21 10:37:17 阅读: 评论:0

python中的as是什么意思_python中as⽤法实例分析
容器(Collections)
Python附带⼀个模块,它包含许多容器数据类型,名字叫作collections。我们将讨论它的作⽤和⽤法。 我们将讨论的是: - defaultdict -counter - deque - namedtuple - enum.Enum (包含在Python 3.4以上)
defaultdict
我个⼈使⽤defaultdict较多,与dict类型不同,你不需要检查key是否存在,所以我们能这样做:
from collections import defaultdict
colours = (
('Yasoob', 'Yellow'),
('Ali', 'Blue'),
('Arham', 'Green'),
('Ali', 'Black'),
('Yasoob', 'Red'),
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('Ahmed', 'Silver'),
)
favourite_colours = defaultdict(list)
for name, colour in colours:
favourite_colours[name].append(colour)
print(favourite_colours)
运⾏输出
# defaultdict(,
# {'Arham': ['Green'],
# 'Yasoob': ['Yellow', 'Red'],旅游新疆
# 'Ahmed': ['Silver'],
# 'Ali': ['Blue', 'Black']
# })
另⼀种重要的是例⼦就是:当你在⼀个字典中对⼀个键进⾏嵌套赋值时,如果这个键不存在,会触发keyError异常。 defaultdict允许我们⽤⼀个聪明的⽅式绕过这个问题。 ⾸先我分享⼀个使⽤dict触发KeyError的例⼦,然后提供⼀个使⽤defaultdict的解决⽅案。 问题:
some_dict = {}
some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
## 异常输出:KeyError: 'colours'
解决⽅案:
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import collections
tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
some_dict = tree()
some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
## 运⾏正常
你可以⽤json.dumps打印出some_dict,例如:
import json
print(json.dumps(some_dict))
## 输出: {"colours": {"favourite": "yellow"}}
counter
Counter是⼀个计数器,它可以帮助我们针对某项数据进⾏计数。⽐如它可以⽤来计算每个⼈喜欢多少种颜⾊:
from collections import Counter
colours = (
('Yasoob', 'Yellow'),
('Ali', 'Blue'),
('Arham', 'Green'),
('Ali', 'Black'),
('Yasoob', 'Red'),
('Ahmed', 'Silver'),
)
鞋子磨脚后跟怎么处理favs = Counter(name for name, colour in colours)
print(favs)
## 输出:
## Counter({
## 'Yasoob': 2,
## 'Ali': 2,
## 'Arham': 1,
## 'Ahmed': 1
## })
我们也可以在利⽤它统计⼀个⽂件,例如:
with open('filename', 'rb') as f:
line_count = Counter(f)
奇数和偶数的概念print(line_count)
deque
deque提供了⼀个双端队列,你可以从头/尾两端添加或删除元素。要想使⽤它,⾸先我们要从collections中导⼊deque模块: from collections import deque 现在,你可以创建⼀个deque对象。
它的⽤法就像python的list,并且提供了类似的⽅法,例如:
d = deque()
d.append('1')
d.append('2')
d.append('3')
print(len(d))
## 输出: 3
print(d[0])
## 输出: '1'
print(d[-1])
## 输出: '3'
你可以从两端取出(pop)数据:
d = deque(range(5))
print(len(d))
## 输出: 5
d.popleft()
## 输出: 0
d.pop()
## 输出: 4
print(d)
## 输出: deque([1, 2, 3])
我们也可以限制这个列表的⼤⼩,当超出你设定的限制时,数据会从对队列另⼀端被挤出去(pop)。 最好的解释是给出⼀个例⼦:
d = deque(maxlen=30)
现在当你插⼊30条数据时,最左边⼀端的数据将从队列中删除。 你还可以从任⼀端扩展这个队列中的数据:
d = deque([1,2,3,4,5])
print(d)
## 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
namedtuple
您可能已经熟悉元组。 ⼀个元组是⼀个不可变的列表,你可以存储⼀个数据的序列,它和命名元组(namedtuples)⾮常像,但有⼏个关键的不同。 主要相似点是都不像列表,你不能修改元组中的数据。为了获取元组中的数据,你需要使⽤整数作为索引:
man = ('Ali', 30)
## 输出: Ali
嗯,那namedtuples是什么呢?它把元组变成⼀个针对简单任务的容器。你不必使⽤整数索引来访问⼀个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)⼀样访问namedtuples,但namedtuples是不可变的。
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry)
## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat')
print(perry.name)
## 输出: 'perry'
现在你可以看到,我们可以⽤名字来访问namedtuple中的数据。我们再继续分析它。⼀个命名元组(namedtuple)有两个必需的参数。它们是元组名称和字段名称。 在上⾯的例⼦中,我们的元组名称是Animal,字段名称是'name','age'和'type'。 namedtuple让你的元组变得⾃⽂档了。你只要看⼀眼就很容易理解代码是做什么的。 你也不必使⽤整数索引来访问⼀个命名元组,这让你的代码更易于维护。 ⽽
且,namedtuple的每个实例没有对象字典,所以它们很轻量,与普通的元组⽐,并不需要更多的内存。这使得它们⽐字典更快。 然⽽,要记住它是⼀个元组,属性值在namedtuple中是不可变的,所以下⾯的代码不能⼯作:
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
钼酸盐perry.age = 42
羊肉抓饭的做法## 输出:
## Traceback (most recent call last):
## File "", line 1, in
## AttributeError: can't t attribute
你应该使⽤命名元组来让代码⾃⽂档,它们向后兼容于普通的元组,这意味着你可以既使⽤整数索引,也可以使⽤名称来访问namedtuple:
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry[0])
## 输出: perry
最后,你可以将⼀个命名元组转换为字典,⽅法如下:
大禹称王from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat")
print(perry._asdict())
## 输出: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ...
enum.Enum (Python 3.4+)
另⼀个有⽤的容器是枚举对象,它属于enum模块,存在于Python 3.4以上版本中(同时作为⼀个独⽴的PyPI包enum34供⽼版本使⽤)。Enums(枚举类型)基本上是⼀种组织各种东西的⽅式。 让我们回顾⼀下上⼀个'Animal'命名元组的例⼦。 它有⼀个type字段,问题
是,type是⼀个字符串。 那么问题来了,万⼀程序员输⼊了Cat,因为他按到了Shift键,或者输⼊了'CAT',甚⾄'kitten'? 枚举可以帮助我们避免这个问题,通过不使⽤字符串。考虑以下这个例⼦:
from collections import namedtuple
from enum import Enum
class Species(Enum):
cat = 1
dog = 2
hor = 3
aardvark = 4
butterfly = 5
owl = 6
platypus = 7
dragon = 8
unicorn = 9
# 依次类推
# 但我们并不想关⼼同⼀物种的年龄,所以我们可以使⽤⼀个别名
kitten = 1 # (译者注:幼⼩的猫咪)
puppy = 2 # (译者注:幼⼩的狗狗)
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat)
drogon = Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon)
tom = Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat)
charlie = Animal(name="Charlie", age=2, type=Species.kitten)
现在,我们进⾏⼀些测试:
>>> pe == pe
True
>>> pe
这样就没那么容易错误,我们必须更明确,⽽且我们应该只使⽤定义后的枚举类型。 有三种⽅法访问枚举数据,例如以下⽅法都可以获取到'cat'的值:
Species(1)
Species['cat']

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