Day18内建模块collections&base64collectionsbase64

collections

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

namedtuple

>>> from collections import namedtuple
>>> Poing = namedtuple('Poing',['x','y'])
>>> p = Poing(1,2)    # 一个点的二维坐标
>>> p.x
1
>>> p.y
2

如果要用坐标和半径表示一个圆:

# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

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,适用于队列和栈:

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

deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defalultdict

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:

>>> 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'

默认值是调用函数返回的,而函数在创建defaultdict对象时传入。

OrderedDict

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, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:

from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
    def __init__(self, capacity): # capacity:容量
        # 调用父类OrderedDict的构造函数,下面要用到父类的popitem等方法
        super().__init__()
        self._capacity = capacity
    def __setitem__(self, key, value):
        # containsKey=1时表示key已存在,则执行修改操作
        # containsKey=0时表示key不存在,则执行添加操作
        containsKey = 1 if key in self else 0
        # 当已达最大容量,当新加key不存在时,会运行这段,先删除最先添加的
        # 当key存在时,不会运行这段,会运行第2个if进行修改
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            # popitem移除键值对并返回,last=true时按LIFO顺序返回
            # last=false时按FIFO顺序返回
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        # 调用父类的__setitem__方法写入键值对
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

Counter

Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数:

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
             c[ch] += 1

             
>>> c
             
Counter({'r': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'p': 1, 'o': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1})
>>> 

Counter实际上也是dict的一个子类。


base64

Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。 用记事本打开exejpgpdf这些文件时,我们都会看到一大堆乱码,因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符,所以,如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据,就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。 Base64的原理很简单,首先,准备一个包含64个字符的数组:

['A', 'B', 'C', ... 'a', 'b', 'c', ... '0', '1', ... '+', '/']

然后,对二进制数据进行处理,每3个字节一组,一共是3x8=24bit,划为4组,每组正好6个bit:

base64-encode

这样我们得到4个数字作为索引,然后查表,获得相应的4个字符,就是编码后的字符串。 所以,Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据,长度增加33%,好处是编码后的文本数据可以在邮件正文、网页等直接显示。 如果要编码的二进制数据不是3的倍数,最后会剩下1个或2个字节怎么办?Base64用\x00字节在末尾补足后,再在编码的末尾加上1个或2个=号,表示补了多少字节,解码的时候,会自动去掉。 Python内置的base64可以直接进行base64的编解码:

>>> import base64
>>> base64.b64encode(b'binary\x00string')
b'YmluYXJ5AHN0cmluZw=='
>>> base64.b64decode(b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==')
b'binary\x00string'

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