Pythonのコレクション：知っておくべきことすべて

Pythonは強力なプログラミング言語です。 モジュール式であり、そのシンプルさ、再利用性、および保守性で知られています。 モジュラープログラミングでは、大規模で複雑なプログラミングタスクが小さなモジュールに分割されます。

この記事では、Pythonのモジュールコレクションについて説明します。 コレクションは機能を改善し、Pythonの汎用の組み込みのdict、list、set、およびtupleコンテナーの代替となります。

「Pythonリスト、タプル、セット、および辞書はユーザー定義のデータ構造であり、それぞれに独自の長所と短所があります。」

Pythonモジュール

モジュールは、一連の関数を実装するPython定義とステートメントを含むファイルです。 importコマンドは、他のモジュールからモジュールをインポートするために使用されます。 Pythonにはいくつかのモジュールが組み込まれています。

ここで、記事の核心に立ち、Pythonのモジュールコレクションについて詳しく学びましょう。

Pythonでのコレクション

Pythonのコレクションは、データのコレクションを格納するコンテナーです。 List、set、tuple、dictなどは、Pythonに組み込まれているコレクションです。 Pythonには、データコレクションを格納するための追加のデータ構造を提供する6つのコレクションモジュールがあります。 これらのPythonモジュールは、組み込みコンテナーのコレクションの操作を強化します。

ここで、Pythonモジュールのコレクションによって提供されるさまざまなコンテナーについて説明します。

1. OrderedDict

OrderedDict（）は、キーが挿入される順序を維持する辞書オブジェクトと同様に機能します。 キーを再度挿入する場合は、前の値が上書きされ、キーの位置は変更されません。

例：

コレクションからOrderedDictをインポートします

d1 = collections.OrderedDict（）

d1 ['A'] = 1

d1 ['B'] = 2

d1 ['C'] = 3

d1 ['D'] = 4

d1.items（）のx、vの場合：

印刷（x、v）

出力：

A 1

B 2

C 3

D 4

2. deque（）

Python deque（）は、両方の極値からアイテムを追加および削除する最適化されたリストです。

例：

コレクションからdequeをインポートする

list1 = [“ a”、” b”、” c”]

deq = deque（list1）

print（deq）

出力：

deque（['a'、'b'、'c']）

3.カウンター

カウンターは、ハッシュ可能なオブジェクトをカウントするディクショナリオブジェクトのサブグループです。 カウンタ関数は、引数として反復可能な入力を受け取り、ディクショナリとして出力を返します。 キーは反復可能な要素であり、値は要素が反復可能に存在する合計回数です。

例：

コレクションからカウンターをインポートする

c = Counter（）

list1 = [1,2,3,4,5,7,8,5,9,6,10]

Counter（list1）

Counter（{1：5,2：4}）

list1 = [1,2,4,7,5,1,6,7,6,9,1]

c = Counter（list1）

印刷（c [1]）

出力：

3

追加のカウンター機能

1. elements（）関数

elements（）関数は、 Counterオブジェクトに存在する要素のリストを返します。

例：

c = Counter（{1：4,2：3}）

print（list（c.elements（）））

出力：

[1,1,1,1,2,2,2]

ここでは、 Counterオブジェクトはディクショナリ引数を使用して作成されます。 1のカウント数は4、2のカウント数は3です。関数elements（）が呼び出され、 cオブジェクトがイテレータを返します。

2. most_common（）関数

Counter（） Python関数は順序付けられていない辞書を返しますが、 most_common （）関数は各要素数に従って辞書を並べ替えます。

例：

リスト=[1,2,3,4,5,5,5,7,3]

c =カウンター（リスト）

print（c.most_common（））

出力：

[（（5,3）、（1,1）、（2,1）、（3,2）、（4,1）、（7,1））]

ここで、 most_common関数は、要素の数に従ってソートされたリストを返します。 5は3回来ます。 したがって、リストの要素として最初に来ます。

3. Subtract（）関数

subtract（）は、反復可能な引数またはマッピング引数を考慮し、その引数で要素数を減算します。

例：

c =カウンター（{1：2,2：3}）

出力={1：1,2：1}

c.subtract（output）

print（c）

出力：

Counter（{1：1,2：2}）

4.チェーンマップオブジェクト

チェーンマップクラスは、複数の辞書をグループ化して単一のリストを作成します。 リンクされた辞書は公開されており、map属性からアクセスできます。

例：

コレクションからチェーンマップをインポートする

dict1 = {'w'：1、'x'：2}

dict2 = {'y'：3.'z'：4}

chain_map = ChainMap（dict1、dict2）

print（chain_map.maps）

出力：

[{'x'：2、'w'：1}、{'y'：3、'x'：4}]

5.Namedtuple

namedtuple（）関数は、タプル内の各位置の名前を持つタプルオブジェクトを返します。 タプルオブジェクトの各フィールドのインデックスを記憶する問題を解消するために導入されました。

例：

コレクションからnamedtupleをインポートする

Student = namedtuple（'Student'、'firstname、lastname、age'）

s1 = Student（'Tom'、'Alter'、 '12'）

print（s1.firstname）

出力：

Student（firstname ='Tom'、lastname ='Alter'、age = '12'）

この例では、クラスの任意のインスタンスのフィールドにアクセスできます。

6. DefaultDict

Python defaultdict（）はディクショナリオブジェクトであり、dictクラスのサブクラスです。 すべてのディクショナリメソッドを提供しますが、デフォルトのデータ型として最初の引数を取ります。 存在しないキーにアクセスするとエラーがスローされます。

例：

コレクションからdefaultdictをインポートします

num = defaultdict（int）

num ['one'] = 1

num ['two'] = 2

印刷（num ['three']）

出力：

0

結論

Pythonでのコレクションは、Pythonコレクションモジュールに改善をもたらすことが知られています。 コレクションは、Pythonの2.4バージョンで導入されました。 以降のバージョンでは、多くの変更と改善が期待できます。 この記事では、Pythonの6つの既存のコレクションを例とともに説明し、それらが言語で実装される方法を説明しました。 これらは、学習者の観点から最も重要な概念の1つです。

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