Python容器怎么用-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要為大家展示了“Python容器怎么用”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python容器怎么用”這篇文章吧。

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Python容器使用的5個技巧和2個誤區(qū)

“容器”這兩個字很少被 Python 技術文章提起。一看到“容器”，大家想到的多是那頭藍色小鯨魚：Docker，但這篇文章和它沒有任何關系。本文里的容器，是 Python 中的一個抽象概念，是對專門用來裝其他對象的數(shù)據(jù)類型的統(tǒng)稱。

在 Python 中，有四類最常見的內建容器類型： 列表（list）、 元組（tuple）、 字典（dict）、 集合（set）。通過單獨或是組合使用它們，可以高效的完成很多事情。

Python 語言自身的內部實現(xiàn)細節(jié)也與這些容器類型息息相關。比如 Python 的類實例屬性、全局變量 globals() 等就都是通過字典類型來存儲的。

在這篇文章里，我首先會從容器類型的定義出發(fā)，嘗試總結出一些日常編碼的最佳實踐。之后再圍繞各個容器類型提供的特殊機能，分享一些編程的小技巧。

當我們談論容器時，我們在談些什么？

我在前面給了“容器”一個簡單的定義：專門用來裝其他對象的就是容器。但這個定義太寬泛了，無法對我們的日常編程產生什么指導價值。要真正掌握 Python 里的容器，需要分別從兩個層面入手：

·底層實現(xiàn)：內置容器類型使用了什么數(shù)據(jù)結構？某項操作如何工作？

·高層抽象：什么決定了某個對象是不是容器？哪些行為定義了容器？

下面，讓我們一起站在這兩個不同的層面上，重新認識容器。

底層看容器

Python 是一門高級編程語言，它所提供的內置容器類型，都是經過高度封裝和抽象后的結果。和“鏈表”、“紅黑樹”、“哈希表”這些名字相比，所有 Python 內建類型的名字，都只描述了這個類型的功能特點，其他人完全沒法只通過這些名字了解它們的哪怕一丁點內部細節(jié)。

這是 Python 編程語言的優(yōu)勢之一。相比 C 語言這類更接近計算機底層的編程語言，Python 重新設計并實現(xiàn)了對編程者更友好的內置容器類型，屏蔽掉了內存管理等額外工作。為我們提供了更好的開發(fā)體驗。

但如果這是 Python 語言的優(yōu)勢的話，為什么我們還要費勁去了解容器類型的實現(xiàn)細節(jié)呢？答案是：關注細節(jié)可以幫助我們編寫出更快的代碼。

寫更快的代碼

1. 避免頻繁擴充列表/創(chuàng)建新列表

所有的內建容器類型都不限制容量。如果你愿意，你可以把遞增的數(shù)字不斷塞進一個空列表，最終撐爆整臺機器的內存。

在 Python 語言的實現(xiàn)細節(jié)里，列表的內存是按需分配的[注1]，當某個列表當前擁有的內存不夠時，便會觸發(fā)內存擴容邏輯。而分配內存是一項昂貴的操作。雖然大部分情況下，它不會對你的程序性能產生什么嚴重的影響。但是當你處理的數(shù)據(jù)量特別大時，很容易因為內存分配拖累整個程序的性能。

還好，Python 早就意識到了這個問題，并提供了官方的問題解決指引，那就是：“變懶”。

如何解釋“變懶”？ range() 函數(shù)的進化是一個非常好的例子。

在 Python 2 中，如果你調用 range(100000000)，需要等待好幾秒才能拿到結果，因為它需要返回一個巨大的列表，花費了非常多的時間在內存分配與計算上。但在 Python 3 中，同樣的調用馬上就能拿到結果。因為函數(shù)返回的不再是列表，而是一個類型為 range 的懶惰對象，只有在你迭代它、或是對它進行切片時，它才會返回真正的數(shù)字給你。

所以說，為了提高性能，內建函數(shù) range “變懶”了。而為了避免過于頻繁的內存分配，在日常編碼中，我們的函數(shù)同樣也需要變懶，這包括：

·更多的使用 yield 關鍵字，返回生成器對象

·盡量使用生成器表達式替代列表推導表達式

·生成器表達式： (iforinrange(100))

·列表推導表達式： [iforinrange(100)]

·盡量使用模塊提供的懶惰對象：

·使用 re.finditer 替代 re.findall

·直接使用可迭代的文件對象： forlineinfp，而不是 forlineinfp.readlines()

2. 在列表頭部操作多的場景使用 deque 模塊

列表是基于數(shù)組結構（Array）實現(xiàn)的，當你在列表的頭部插入新成員（ list.insert(0,item)）時，它后面的所有其他成員都需要被移動，操作的時間復雜度是 O(n)。這導致在列表的頭部插入成員遠比在尾部追加（ list.append(item) 時間復雜度為 O(1)）要慢。

如果你的代碼需要執(zhí)行很多次這類操作，請考慮使用 collections.deque 類型來替代列表。因為 deque 是基于雙端隊列實現(xiàn)的，無論是在頭部還是尾部追加元素，時間復雜度都是 O(1)。

3. 使用集合/字典來判斷成員是否存在

當你需要判斷成員是否存在于某個容器時，用集合比列表更合適。因為 itemin[...] 操作的時間復雜度是 O(n)，而 itemin{...} 的時間復雜度是 O(1)。這是因為字典與集合都是基于哈希表（Hash Table）數(shù)據(jù)結構實現(xiàn)的。

# 這個例子不是特別恰當，因為當目標集合特別小時，使用集合還是列表對效率的影響微乎其微

# 但這不是重點 :)

VALID_NAMES = ["piglei", "raymond", "bojack", "caroline"]

# 轉換為集合類型專門用于成員判斷

VALID_NAMES_SET = set(VALID_NAMES)

def validate_name(name):

  if name not in VALID_NAMES_SET:

    # 此處使用了 Python 3.6 添加的 f-strings 特性

    raise ValueError(f"{name} is not a valid name!")

Hint: 強烈建議閱讀 TimeComplexity - Python Wiki，了解更多關于常見容器類型的時間復雜度相關內容。

如果你對字典的實現(xiàn)細節(jié)感興趣，也強烈建議觀看 Raymond Hettinger 的演講 Modern Dictionaries(YouTube)

高層看容器

Python 是一門“鴨子類型”語言：“當看到一只鳥走起來像鴨子、游泳起來像鴨子、叫起來也像鴨子，那么這只鳥就可以被稱為鴨子?！彼?，當我們說某個對象是什么類型時，在根本上其實指的是：這個對象滿足了該類型的特定接口規(guī)范，可以被當成這個類型來使用。而對于所有內置容器類型來說，同樣如此。

打開位于 collections 模塊下的 abc（“抽象類 Abstract Base Classes”的首字母縮寫）子模塊，可以找到所有與容器相關的接口（抽象類）[注2]定義。讓我們分別看看那些內建容器類型都滿足了什么接口：

·列表（list）：滿足 Iterable、 Sequence、 MutableSequence 等接口

·元組（tuple）：滿足 Iterable、 Sequence

·字典（dict）：滿足 Iterable、 Mapping、 MutableMapping [注3]

·集合（set）：滿足 Iterable、 Set、 MutableSet [注4]

每個內置容器類型，其實就是滿足了多個接口定義的組合實體。比如所有的容器類型都滿足 “可被迭代的”（Iterable） 這個接口，這意味著它們都是“可被迭代”的。但是反過來，不是所有“可被迭代”的對象都是容器。就像字符串雖然可以被迭代，但我們通常不會把它當做“容器”來看待。

了解這個事實后，我們將在 Python 里重新認識面向對象編程中最重要的原則之一：面向接口而非具體實現(xiàn)來編程。

讓我們通過一個例子，看看如何理解 Python 里的“面向接口編程”。

寫擴展性更好的代碼

某日，我們接到一個需求：有一個列表，里面裝著很多用戶評論，為了在頁面正常展示，需要將所有超過一定長度的評論用省略號替代。

這個需求很好做，很快我們就寫出了第一個版本的代碼：

# 注：為了加強示例代碼的說明性，本文中的部分代碼片段使用了Python 3.5

# 版本添加的 Type Hinting 特性

 

def add_ellipsis(comments: typing.List[str], max_length: int = 12):

  """如果評論列表里的內容超過 max_length，剩下的字符用省略號代替

  """

  index = 0

  for comment in comments:

    comment = comment.strip()

    if len(comment) > max_length:

      comments[index] = comment[:max_length] + '...'

    index += 1

  return comments

comments = [

  "Implementation note",

  "Changed",

  "ABC for generator",

]

print("\n".join(add_ellipsis(comments)))

# OUTPUT:

# Implementati...

# Changed

# ABC for gene...

上面的代碼里， add_ellipsis 函數(shù)接收一個列表作為參數(shù)，然后遍歷它，替換掉需要修改的成員。這一切看上去很合理，因為我們接到的最原始需求就是：“有一個 列表，里面...”。但如果有一天，我們拿到的評論不再是被繼續(xù)裝在列表里，而是在不可變的元組里呢？

那樣的話，現(xiàn)有的函數(shù)設計就會逼迫我們寫出 add_ellipsis(list(comments)) 這種即慢又難看的代碼了。

面向容器接口編程

我們需要改進函數(shù)來避免這個問題。因為 add_ellipsis 函數(shù)強依賴了列表類型，所以當參數(shù)類型變?yōu)樵M時，現(xiàn)在的函數(shù)就不再適用了（原因：給 comments[index] 賦值的地方會拋出 TypeError 異常）。如何改善這部分的設計？秘訣就是：讓函數(shù)依賴“可迭代對象”這個抽象概念，而非實體列表類型。

使用生成器特性，函數(shù)可以被改成這樣：

def add_ellipsis_gen(comments: typing.Iterable[str], max_length: int = 12):

  """如果可迭代評論里的內容超過 max_length，剩下的字符用省略號代替

  """

  for comment in comments:

    comment = comment.strip()

    if len(comment) > max_length:

      yield comment[:max_length] + '...'

    else:

      yield comment

print("\n".join(add_ellipsis_gen(comments)))

在新函數(shù)里，我們將依賴的參數(shù)類型從列表改成了可迭代的抽象類。這樣做有很多好處，一個最明顯的就是：無論評論是來自列表、元組或是某個文件，新函數(shù)都可以輕松滿足

# 處理放在元組里的評論

comments = ("Implementation note", "Changed", "ABC for generator")

print("\n".join(add_ellipsis_gen(comments)))

# 處理放在文件里的評論

with open("comments") as fp:

  for comment in add_ellipsis_gen(fp):

    print(comment)

將依賴由某個具體的容器類型改為抽象接口后，函數(shù)的適用面變得更廣了。除此之外，新函數(shù)在執(zhí)行效率等方面也都更有優(yōu)勢?，F(xiàn)在讓我們再回到之前的問題。從高層來看，什么定義了容器？

答案是：各個容器類型實現(xiàn)的接口協(xié)議定義了容器。不同的容器類型在我們的眼里，應該是 是否可以迭代、 是否可以修改、 有沒有長度 等各種特性的組合。我們需要在編寫相關代碼時，更多的關注容器的抽象屬性，而非容器類型本身，這樣可以幫助我們寫出更優(yōu)雅、擴展性更好的代碼。

Hint：在 itertools 內置模塊里可以找到更多關于處理可迭代對象的寶藏。

常用技巧

1. 使用元組改善分支代碼

有時，我們的代碼里會出現(xiàn)超過三個分支的 if/else 。就像下面這樣：

import time

 

def from_now(ts):

  """接收一個過去的時間戳，返回距離當前時間的相對時間文字描述

  """

  now = time.time()

  seconds_delta = int(now - ts)

  if seconds_delta < 1:

    return "less than 1 second ago"

  elif seconds_delta < 60:

    return "{} seconds ago".format(seconds_delta)

  elif seconds_delta < 3600:

    return "{} minutes ago".format(seconds_delta // 60)

  elif seconds_delta < 3600 * 24:

    return "{} hours ago".format(seconds_delta // 3600)

  else:

    return "{} days ago".format(seconds_delta // (3600 * 24))

now = time.time()

print(from_now(now))

print(from_now(now - 24))

print(from_now(now - 600))

print(from_now(now - 7500))

print(from_now(now - 87500))

# OUTPUT:

# less than 1 second ago

# 24 seconds ago

# 10 minutes ago

# 2 hours ago

# 1 days ago

上面這個函數(shù)挑不出太多毛病，很多很多人都會寫出類似的代碼。但是，如果你仔細觀察它，可以在分支代碼部分找到一些明顯的“邊界”。比如，當函數(shù)判斷某個時間是否應該用“秒數(shù)”展示時，用到了 60。而判斷是否應該用分鐘時，用到了 3600。

從邊界提煉規(guī)律是優(yōu)化這段代碼的關鍵。如果我們將所有的這些邊界放在一個有序元組中，然后配合二分查找模塊 bisect。整個函數(shù)的控制流就能被大大簡化：

import bisect

# BREAKPOINTS 必須是已經排好序的，不然無法進行二分查找

BREAKPOINTS = (1, 60, 3600, 3600 * 24)

TMPLS = (

  # unit, template

  (1, "less than 1 second ago"),

  (1, "{units} seconds ago"),

  (60, "{units} minutes ago"),

  (3600, "{units} hours ago"),

  (3600 * 24, "{units} days ago"),

)

def from_now(ts):

  """接收一個過去的時間戳，返回距離當前時間的相對時間文字描述

  """

  seconds_delta = int(time.time() - ts)

  unit, tmpl = TMPLS[bisect.bisect(BREAKPOINTS, seconds_delta)]

  return tmpl.format(units=seconds_delta // unit)

除了用元組可以優(yōu)化過多的 if/else 分支外，有些情況下字典也能被用來做同樣的事情。關鍵在于從現(xiàn)有代碼找到重復的邏輯與規(guī)律，并多多嘗試。

2. 在更多地方使用動態(tài)解包

動態(tài)解包操作是指使用 * 或 ** 運算符將可迭代對象“解開”的行為，在 Python 2 時代，這個操作只能被用在函數(shù)參數(shù)部分，并且對出現(xiàn)順序和數(shù)量都有非常嚴格的要求，使用場景非常單一。

def calc(a, b, multiplier=1):

  return (a + b) * multiplier

# Python2 中只支持在函數(shù)參數(shù)部分進行動態(tài)解包

print calc(*[1, 2], **{"multiplier": 10})

# OUTPUT: 30

不過，Python 3 尤其是 3.5 版本后， * 和 ** 的使用場景被大大擴充了。舉個例子，在 Python 2 中，如果我們需要合并兩個字典，需要這么做：

def merge_dict(d1, d2):

  # 因為字典是可被修改的對象，為了避免修改原對象，此處需要復制一個 d1 的淺拷貝

  result = d1.copy()

  result.update(d2)

  return result

user = merge_dict({"name": "piglei"}, {"movies": ["Fight Club"]})

但是在 Python 3.5 以后的版本，你可以直接用 ** 運算符來快速完成字典的合并操作：

user = {**{"name": "piglei"}, **{"movies": ["Fight Club"]}}

除此之外，你還可以在普通賦值語句中使用 * 運算符來動態(tài)的解包可迭代對象。如果你想詳細了解相關內容，可以閱讀下面推薦的 PEP。

Hint：推進動態(tài)解包場景擴充的兩個 PEP：

·PEP 3132 -- Extended Iterable Unpacking | Python.org

·PEP 448 -- Additional Unpacking Generalizations | Python.org

3. 最好不用“獲取許可”，也無需“要求原諒”

這個小標題可能會稍微讓人有點懵，讓我來簡短的解釋一下：“獲取許可”與“要求原諒”是兩種不同的編程風格。如果用一個經典的需求：“計算列表內各個元素出現(xiàn)的次數(shù)” 來作為例子，兩種不同風格的代碼會是這樣：

# AF: Ask for Forgiveness

# 要做就做，如果拋出異常了，再處理異常

def counter_af(l):

  result = {}

  for key in l:

    try:

      result[key] += 1

    except KeyError:

      result[key] = 1

  return result

# AP: Ask for Permission

# 做之前，先問問能不能做，可以做再做

def counter_ap(l):

  result = {}

  for key in l:

    if key in result:

      result[key] += 1

    else:

      result[key] = 1

  return result

整個 Python 社區(qū)對第一種 Ask for Forgiveness 的異常捕獲式編程風格有著明顯的偏愛。這其中有很多原因，首先，在 Python 中拋出異常是一個很輕量的操作。其次，第一種做法在性能上也要優(yōu)于第二種，因為它不用在每次循環(huán)的時候都做一次額外的成員檢查。

不過，示例里的兩段代碼在現(xiàn)實世界中都非常少見。為什么？因為如果你想統(tǒng)計次數(shù)的話，直接用 collections.defaultdict 就可以了：

from collections import defaultdict

 

def counter_by_collections(l):

  result = defaultdict(int)

  for key in l:

    result[key] += 1

  return result

這樣的代碼既不用“獲取許可”，也無需“請求原諒”。整個代碼的控制流變得更清晰自然了。所以，如果可能的話，請盡量想辦法省略掉那些非核心的異常捕獲邏輯。一些小提示：

·操作字典成員時：使用 collections.defaultdict 類型

·或者使用 dict[key]=dict.setdefault(key,0)+1 內建函數(shù)

·如果移除字典成員，不關心是否存在：

·調用 pop 函數(shù)時設置默認值，比如 dict.pop(key,None)

·在字典獲取成員時指定默認值： dict.get(key,default_value)

·對列表進行不存在的切片訪問不會拋出 IndexError 異常： ["foo"][100:200]

4. 使用 next() 函數(shù)

next() 是一個非常實用的內建函數(shù)，它接收一個迭代器作為參數(shù)，然后返回該迭代器的下一個元素。使用它配合生成器表達式，可以高效的實現(xiàn)“從列表中查找第一個滿足條件的成員”之類的需求。

numbers = [3, 7, 8, 2, 21]

# 獲取并 **立即返回** 列表里的第一個偶數(shù)

print(next(i for i in numbers if i % 2 == 0))

# OUTPUT: 8

5. 使用有序字典來去重

字典和集合的結構特點保證了它們的成員不會重復，所以它們經常被用來去重。但是，使用它們倆去重后的結果會丟失原有列表的順序。這是由底層數(shù)據(jù)結構“哈希表（Hash Table）”的特點決定的。

>>> l = [10, 2, 3, 21, 10, 3]

# 去重但是丟失了順序

>>> set(l)

{3, 10, 2, 21}

如果既需要去重又必須保留順序怎么辦？我們可以使用 collections.OrderedDict 模塊：

Hint: 在 Python 3.6 中，默認的字典類型修改了實現(xiàn)方式，已經變成有序的了。并且在 Python 3.7 中，該功能已經從 語言的實現(xiàn)細節(jié) 變成了為 可依賴的正式語言特性。

但是我覺得讓整個 Python 社區(qū)習慣這一點還需要一些時間，畢竟目前“字典是無序的”還是被印在無數(shù)本 Python 書上。所以，我仍然建議在一切需要有序字典的地方使用 OrderedDict。

常見誤區(qū)

1. 當心那些已經枯竭的迭代器

在文章前面，我們提到了使用“懶惰”生成器的種種好處。但是，所有事物都有它的兩面性。生成器的大的缺點之一就是：它會枯竭。當你完整遍歷過它們后，之后的重復遍歷就不能拿到任何新內容了。

numbers = [1, 2, 3]

numbers = (i * 2 for i in numbers)

# 第一次循環(huán)會輸出 2, 4, 6

for number in numbers:

  print(number)

# 這次循環(huán)什么都不會輸出，因為迭代器已經枯竭了

for number in numbers:

  print(number)

而且不光是生成器表達式，Python 3 里的 map、filter 內建函數(shù)也都有一樣的特點。忽視這個特點很容易導致代碼中出現(xiàn)一些難以察覺的 Bug。

Instagram 就在項目從 Python 2 到 Python 3 的遷移過程中碰到了這個問題。它們在 PyCon 2017 上分享了對付這個問題的故事。訪問文章 Instagram 在 PyCon 2017 的演講摘要，搜索“迭代器”可以查看詳細內容。

2. 別在循環(huán)體內修改被迭代對象

這是一個很多 Python 初學者會犯的錯誤。比如，我們需要一個函數(shù)來刪掉列表里的所有偶數(shù)：

def remove_even(numbers):

  """去掉列表里所有的偶數(shù)

  """

  for i, number in enumerate(numbers):

    if number % 2 == 0:

      # 有問題的代碼

      del numbers[i]

numbers = [1, 2, 7, 4, 8, 11]

remove_even(numbers)

print(numbers)

# OUTPUT: [1, 7, 8, 11]

注意到結果里那個多出來的“8”了嗎？當你在遍歷一個列表的同時修改它，就會出現(xiàn)這樣的事情。因為被迭代的對象numbers在循環(huán)過程中被修改了。遍歷的下標在不斷增長，而列表本身的長度同時又在不斷縮減。這樣就會導致列表里的一些成員其實根本就沒有被遍歷到。

所以對于這類操作，請使用一個新的空列表保存結果，或者利用 yield 返回一個生成器。而不是修改被迭代的列表或是字典對象本身。

以上是“Python容器怎么用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網站設計公司行業(yè)資訊頻道！

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網站題目：Python容器怎么用-創(chuàng)新互聯(lián)
標題URL：http://www.muchs.cn/article16/ipsgg.html

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