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Python中的defaultdict模塊和namedtuple模塊的簡單入門指南

2020-05-27 09:39吳降龍 Python

這篇文章主要介紹了Python中的defaultdict模塊和namedtuple模塊的簡單入門指南,efaultdict繼承自dict、namedtuple繼承自tuple,是Python中內置的數據類型,需要的朋友可以參考下

在Python中有一些內置的數據類型,比如int, str, list, tuple, dict等。Python的collections模塊在這些內置數據類型的基礎上,提供了幾個額外的數據類型:namedtuple, defaultdict, deque, Counter, OrderedDict等,其中defaultdict和namedtuple是兩個很實用的擴展類型。defaultdict繼承自dict,namedtuple繼承自tuple。
一、defaultdict

 1. 簡介

在使用Python原生的數據結構dict的時候,如果用d[key]這樣的方式訪問,當指定的key不存在時,是會拋出KeyError異常的。但是,如果使用defaultdict,只要你傳入一個默認的工廠方法,那么請求一個不存在的key時, 便會調用這個工廠方法使用其結果來作為這個key的默認值。

defaultdict在使用的時候需要傳一個工廠函數(function_factory),defaultdict(function_factory)會構建一個類似dict的對象,該對象具有默認值,默認值通過調用工廠函數生成。

2. 示例

下面給一個defaultdict的使用示例:
 

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In [1]: from collections import defaultdict
 
In [2]: s = [('xiaoming', 99), ('wu', 69), ('zhangsan', 80), ('lisi', 96), ('wu', 100), ('yuan', 98), ('xiaoming', 89)]
 
In [3]: d = defaultdict(list)
 
In [4]: for k, v in s:
  ...:   d[k].append(v)
  ...: 
 
In [5]: d
Out[5]: defaultdict(<type 'list'>, {'lisi': [96], 'xiaoming': [99, 89], 'yuan': [98], 'zhangsan': [80], 'wu': [69, 100]})
 
In [6]: for k, v in d.items():
  ...:   print '%s: %s' % (k, v)
  ...: 
lisi: [96]
xiaoming: [99, 89]
yuan: [98]
zhangsan: [80]
wu: [69, 100]

對Python比較熟悉的同學可以發現defaultdict(list)的用法和dict.setdefault(key, [])比較類似,上述代碼使用setdefault實現如下:
 

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s = [('xiaoming', 99), ('wu', 69), ('zhangsan', 80), ('lisi', 96), ('wu', 100), ('yuan', 98), ('xiaoming', 89)]
d = {}
 
for k, v in s:
  d.setdefault(k, []).append(v)

3. 原理

從以上的例子中,我們可以基本了defaultdict的用法,下面我們可以通過help(defaultdict)了解一下defaultdict的原理。通過Python console打印出的help信息來看,我們可以發現defaultdict具有默認值主要是通過__missing__方法實現的,如果工廠函數不為None,則通過工廠方法返回默認值,具體如下:
 

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def __missing__(self, key):
  # Called by __getitem__ for missing key
  if self.default_factory is None:
    raise KeyError((key,))
  self[key] = value = self.default_factory()
  return value

從上面的說明中,我們可以發現一下幾個需要注意的地方:

a). __missing__方法是在調用__getitem__方法發現KEY不存在時才調用的,所以,defaultdict也只會在使用d[key]或者d.__getitem__(key)的時候才會生成默認值;如果使用d.get(key)是不會返回默認值的,會出現KeyError;

b). defaultdict主要是通過__missing__方法實現,所以,我們也可以通過實現該方法來生成自己的defaultdict,代碼入下:

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In [1]: class MyDefaultDict(dict):
  ...:   def __missing__(self, key):
  ...:     self[key] = 'default'
  ...:     return 'default'
  ...: 
 
In [2]: my_default_dict = MyDefaultDict()
 
In [3]: my_default_dict
Out[3]: {}
 
In [4]: print my_default_dict['test']
default
 
In [5]: my_default_dict
Out[5]: {'test': 'default'}

4. 版本

defaultdict是在Python 2.5之后才加入的功能,在舊版本的Python中是不支持這個功能的,不過,知道了它的原理,我們可以自己實現一個defaultdict。

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# http://code.activestate.com/recipes/523034/
try:
  from collections import defaultdict
except:
  class defaultdict(dict):
 
    def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):
      if (default_factory is not None and
        not hasattr(default_factory, '__call__')):
        raise TypeError('first argument must be callable')
      dict.__init__(self, *a, **kw)
      self.default_factory = default_factory
 
    def __getitem__(self, key):
      try:
        return dict.__getitem__(self, key)
      except KeyError:
        return self.__missing__(key)
 
    def __missing__(self, key):
      if self.default_factory is None:
        raise KeyError(key)
      self[key] = value = self.default_factory()
      return value
 
    def __reduce__(self):
      if self.default_factory is None:
        args = tuple()
      else:
        args = self.default_factory,
      return type(self), args, None, None, self.items()
 
    def copy(self):
      return self.__copy__()
 
    def __copy__(self):
      return type(self)(self.default_factory, self)
 
    def __deepcopy__(self, memo):
      import copy
      return type(self)(self.default_factory, copy.deepcopy(self.items()))
 
    def __repr__(self):
      return 'defaultdict(%s, %s)' % (self.default_factory, dict.__repr__(self))

二、namedtuple

namedtuple主要用來產生可以使用名稱來訪問元素的數據對象,通常用來增強代碼的可讀性,在訪問一些tuple類型的數據時尤其好用。其實,在大部分時候你應該使用namedtuple替代tuple,這樣可以讓你的代碼更容易讀懂,更加pythonic。舉個例子:

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from collections import namedtuple
 
# 變量名和namedtuple中的第一個參數一般保持一致,但也可以不一樣
Student = namedtuple('Student', 'id name score')
# 或者 Student = namedtuple('Student', ['id', 'name', 'score'])
 
students = [(1, 'Wu', 90), (2, 'Xing', 89), (3, 'Yuan', 98), (4, 'Wang', 95)]
 
for s in students:
  stu = Student._make(s)
  print stu
 
# Output:
# Student(id=1, name='Wu', score=90)
# Student(id=2, name='Xing', score=89)
# Student(id=3, name='Yuan', score=98)
# Student(id=4, name='Wang', score=95)

在上面的例子中,Student就是一個namedtuple,它和tuple的使用方法一樣,可以通過index直接取,而且是只讀的。這種方式比tuple容易理解多了,可以很清楚的知道每個值代表的含義。

延伸 · 閱讀

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