python基础类型&常用内置库:dict(字段),set(集合),collections,functools

• Dict(字典)
• Set(集合)
• collections(内置库)
• functools(内置库)

Dict(字典)

• 字典视为一组无序的键值对，并要求键是唯一的（在一个字典中）。一对大括号创建一个空字典：{}。在括号内放置以逗号分隔的键值对列表，将初始键值对添加到字典中;这也是字典在输出上的写法。

• 字典上的主要操作是使用某个键存储值并提取给定键的值。也可以删除带有del的键值对。

• 字典对象的keys()方法以任意顺序返回字典中使用的所有键的列表（如果要对其进行排序，只需对其应用sorted()函数.要检查单个键是否在字典中，请使用in关键字。

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3. 字典常用方法

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4. items()和iteritems()区别：

• 字典的items()作用：是可以将字典中的所有项，以列表方式返回。因为字典是无序的，所以用items方法返回字典的所有项，也是没有顺序的.

• 字典的iteritems()作用：与items方法相比作用大致相同，只是它的返回值不是列表，而是一个迭代器。

• 迭代器: 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator；

  • list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。 为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
  • Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。*

• 总结

  • iteritems()方法在需要迭代结果的时候使用最适合，而且它的工作效率非常的高。
  • 在Python2.x中，iteritems() 用于返回本身字典列表操作后的迭代器【Returns an iterator on all items(key/value pairs) 】，不占用额外的内存。
  • 在Python 3.x 里面，iteritems()方法已经废除了。在3.x里用 items()替换iteritems() ，可以用于 for 来循环遍历。

Set(集合)

• 集合对象是一组无序排列的可哈希的值,集合成员可以做字段中的键,集合支持用in和 not in操作符检查成员,有len()得到集合的大小,用for循环迭代集合的成员,记住:集合是无序的.
• 集合有两种不同的类型, 可变集合(set)和不可变集合(frozenset)

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collections

• 该模块实现了专门的容器数据类型，提供了Python的通用内置容器，dict，list，set和tuple的替代方法。

• collections内置容器

  
  
  

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1. namedtuple

• namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便

• 例子

  
  
  

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2.deque

• 使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈;
• deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

• 例子

  
  
  

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3.defaultdict

• 返回一个新的类字典对象。 defaultdict是内置dict类的子类。它会覆盖一个方法并添加一个可写实例变量.其余功能与dict类相同

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4.OrderedDict

• 有序词典就像常规词典一样，但它们记住了项目的插入顺序。迭代有序字典时，将按照首次添加键的顺序返回项目。

  
  
  

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functools

• functools模块用于高阶函数：作用于或返回其他函数的函数。通常，任何可调用对象都可以被视为用于此模块的功能。

1. wraps

• Python装饰器（decorator）在实现的时候，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变），为了不影响，Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用。写一个decorator的时候，最好在实现之前加上functools的wrap，它能保留原有函数的名称和docstring。

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