collections是Python內建的一個集合模組,提供了許多有用的集合類別。 1.Counter 計數器Counter是一個簡單的計數器,例如,統計字元出現的個數: >>> import
collections>>> obj =
collections.Counter('applebanana')>> obj =
collections.Counter('applebanana')> ;>> print(obj)Counter({'a': 4, 'n':
2, 'p': 2, 'e': 1, 'l': 1, 'b': 1 }) 2.OrderedDict 有序字典 使用dict時,Key是無序的。在對dict做迭代時,我們無法確定Key的順序。如果要維持Key的順序,可以用OrderedDict:>>> od =
collections.OrderedDict()>>> od['k2']
='k2'>> > od['k1'] =
'k1'>>> odOrderedDict([('k2',
'k2'), ('k1', 'k1')])或> ;>> od =
collections.OrderedDict([('k2','v2'),('k1','v1')])>>> odOrderedDict([('k2',
'v2'), ('k1', 'v1')]) 3.defaultdict 預設字典預設字典會給字典的值設定一個預設型別import collectionsnum =
[11,22,33,44, 55,66,77,88,99] #為my_dic字典的值新增預設list類型my_dic =
collections.defaultdict(list) for i in num: if i > 66: 1my_dic['k my_dic['k1'].appendend (i) else: my_dic['k2'].append(i)print(my_dic) 4.namedtuple 可命名元祖 namedtuple是一個函數,它用來創建一個自訂的tuple對象,並且規定了tuple元素的個數,並且可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。這樣一來,我們用namedtuple可以很方便地定義一種資料型,它具備tuple的不變性,又可以根據屬性來引用,使用十分方便>>>person = collections.namedtuple('pp', ['name','age'])>>>p = person('apple',2)>>>print(p.name)>>>print(p.age) 5.deque 雙向隊列 使用list存儲數據時,按索引訪問元素很快,但是插入和刪除元素就很慢了,因為list是線性存儲,數據量大的時候,插入和刪除效率很低。 deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表,適合用於隊列和堆疊:>>> dli =
collections.deque([1,2,3])>>>
dli.append(4)>>> dlideque([1, 2, 3, 4])>>>
dli.appendleft(5) #appendleft向左插入資料>> ;> dlideque([5, 1, 2, 3, 4]) 6.queue 單項佇列(queue模組中) import queueq = queue.Queue()q.put(123)q.put(456)print(q .qsize())print(q.get())#q.get()會將單一項目佇列裡面的資料依序取出來print(q.get())
以上是Python基礎內容:collections模組的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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