typing导入Python的数据类型模块、collections集合模块

一、typing模块

1、typing模块的作用

1. 类型检查，防止运行时出现参数和返回值类型不符合。
2. 作为开发文档附加说明，方便使用者调用时传入和返回参数类型。
3. 该模块加入后并不会影响程序的运行，不会报正式的错误，只有提醒。

• 注意：typing模块只有在python3.5以上的版本中才可以使用，pycharm目前支持typing检查。

2、使用typing模块

• 在传入参数时通过"参数名:类型"的形式声明参数的类型；
• 返回结果通过"-> 结果类型"的形式声明结果的类型。

在调用的时候如果参数的类型不正确pycharm会有提醒，但不会影响程序的运行。

from typing import List, Tuple, Dict


def add(a: int, c: str, d: float,  b: bool) -> Tuple[List, Tuple, Dict, bool]:
    list1 = list(range(a))
    tup = (c, c, c)
    d = {"a": d}
    bl = b
    return list1, tup, d, bl


print(add(5, "hhhh", 2.3, False))
# ([0, 1, 2, 3, 4], ('hhhh', 'hhhh', 'hhhh'), {'a': 2.3}, False)

对于如list列表等，还可以规定得更加具体一些。如："-> List[str]”,规定返回的是列表，并且元素是字符串。

from typing import List


def func(a: int, b: str) -> List[int or str] :  # 使用or关键字表示多种类型
    list1 = []
    list1.append(a)
    list1.append(b)
    return list1

4、typing常用类型

• int、long、float: 整型、长整形、浮点型
• bool、str: 布尔型、字符串类型
• List、 Tuple、 Dict、 Set:列表、元组、字典、集合
• Iterable、Iterator:可迭代类型、迭代器类型
• Generator：生成器类型

二、collections集合

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

1、namedtuple：命名tuple对象

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。

namedtuple('名称', [属性list])

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。

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

p = (1,2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
p.x # 1
p.y #2

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

isinstance(p, Point) #True
isinstance(p, tuple) #True

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

2、deque：双端队列

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。

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
q
#deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

3、defaultdict：默认字典

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict。

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
dd['key1'] # key1存在
#'abc'
dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
#'N/A'

4、OrderedDict：顺序字典

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
d # dict的Key是无序的
#{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
od # OrderedDict的Key是有序的
#OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
#odict_keys(['z', 'y', 'x'])

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

5、Counter：计数器

Counter是一个简单的计数器.

Counter实际上也是dict的一个子类，下面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。

例如，统计字符出现的个数：

from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
    c[ch] = c[ch] + 1
print(c)
#Counter({'p': 1, 'r': 2, 'o': 1, 'g': 2, 'a': 1, 'm': 2, 'i': 1, 'n': 1})