在 Python 中，有四类最常见的内建容器类型： 列表（list）、 元组（tuple）、 字典（dict）、 集合（set）。通过单独或是组合使用它们，可以高效的完成很多事情。

Python 语言自身的内部实现细节也与这些容器类型息息相关。比如 Python 的类实例属性、全局变量 globals() 等就都是通过字典类型来存储的。

在这篇文章里，我首先会从容器类型的定义出发，尝试总结出一些日常编码的最佳实践。之后再围绕各个容器类型提供的特殊机能，分享一些编程的小技巧。

当我们谈论容器时，我们在谈些什么？

我在前面给了“容器”一个简单的定义：专门用来装其他对象的就是容器。但这个定义太宽泛了，无法对我们的日常编程产生什么指导价值。要真正掌握 Python 里的容器，需要分别从两个层面入手：

• 底层实现：内置容器类型使用了什么数据结构？某项操作如何工作？
• 高层抽象：什么决定了某个对象是不是容器？哪些行为定义了容器？

下面，让我们一起站在这两个不同的层面上，重新认识容器。

底层看容器

Python 是一门高级编程语言，它所提供的内置容器类型，都是经过高度封装和抽象后的结果。和“链表”、“红黑树”、“哈希表”这些名字相比，所有 Python 内建类型的名字，都只描述了这个类型的功能特点，其他人完全没法只通过这些名字了解它们的哪怕一丁点内部细节。

这是 Python 编程语言的优势之一。相比 C 语言这类更接近计算机底层的编程语言，Python 重新设计并实现了对编程者更友好的内置容器类型，屏蔽掉了内存管理等额外工作。为我们提供了更好的开发体验。

但如果这是 Python 语言的优势的话，为什么我们还要费劲去了解容器类型的实现细节呢？答案是：关注细节可以帮助我们编写出更快的代码。

写更快的代码

1. 避免频繁扩充列表/创建新列表

所有的内建容器类型都不限制容量。如果你愿意，你可以把递增的数字不断塞进一个空列表，最终撑爆整台机器的内存。

在 Python 语言的实现细节里，列表的内存是按需分配的[注1]，当某个列表当前拥有的内存不够时，便会触发内存扩容逻辑。而分配内存是一项昂贵的操作。虽然大部分情况下，它不会对你的程序性能产生什么严重的影响。但是当你处理的数据量特别大时，很容易因为内存分配拖累整个程序的性能。

还好，Python 早就意识到了这个问题，并提供了官方的问题解决指引，那就是：“变懒”。

如何解释“变懒”？ range() 函数的进化是一个非常好的例子。

在 Python 2 中，如果你调用 range(100000000)，需要等待好几秒才能拿到结果，因为它需要返回一个巨大的列表，花费了非常多的时间在内存分配与计算上。但在 Python 3 中，同样的调用马上就能拿到结果。因为函数返回的不再是列表，而是一个类型为 range 的懒惰对象，只有在你迭代它、或是对它进行切片时，它才会返回真正的数字给你。

所以说，为了提高性能，内建函数 range “变懒”了。而为了避免过于频繁的内存分配，在日常编码中，我们的函数同样也需要变懒，这包括：

• 更多的使用 yield 关键字，返回生成器对象
• 尽量使用生成器表达式替代列表推导表达式
• 生成器表达式： (iforinrange(100)) ?
• 列表推导表达式： [iforinrange(100)]
• 尽量使用模块提供的懒惰对象：
• 使用 re.finditer 替代 re.findall
• 直接使用可迭代的文件对象： forlineinfp，而不是 forlineinfp.readlines()

2. 在列表头部操作多的场景使用 deque 模块

列表是基于数组结构（Array）实现的，当你在列表的头部插入新成员（ list.insert(0,item)）时，它后面的所有其他成员都需要被移动，操作的时间复杂度是 O(n)。这导致在列表的头部插入成员远比在尾部追加（ list.append(item) 时间复杂度为 O(1)）要慢。

如果你的代码需要执行很多次这类操作，请考虑使用 collections.deque 类型来替代列表。因为 deque 是基于双端队列实现的，无论是在头部还是尾部追加元素，时间复杂度都是 O(1)。

3. 使用集合/字典来判断成员是否存在

当你需要判断成员是否存在于某个容器时，用集合比列表更合适。因为 itemin[...] 操作的时间复杂度是 O(n)，而 itemin{...} 的时间复杂度是 O(1)。这是因为字典与集合都是基于哈希表（Hash Table）数据结构实现的。

1.  `# 这个例子不是特别恰当，因为当目标集合特别小时，使用集合还是列表对效率的影响微乎其微`

2.  `# 但这不是重点 :)`

3.  `VALID_NAMES = ["piglei", "raymond", "bojack", "caroline"]`

5.  `# 转换为集合类型专门用于成员判断`

6.  `VALID_NAMES_SET = set(VALID_NAMES)`

9.  `def validate_name(name):`

10.  `if name not  in VALID_NAMES_SET:`

11.  `# 此处使用了 Python 3.6 添加的 f-strings 特性`

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

Hint: 强烈建议阅读 TimeComplexity - Python Wiki，了解更多关于常见容器类型的时间复杂度相关内容。 如果你对字典的实现细节感兴趣，也强烈建议观看 Raymond Hettinger 的演讲 Modern Dictionaries(YouTube)

高层看容器

Python 是一门“鸭子类型”语言：“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么这只鸟就可以被称为鸭子。”所以，当我们说某个对象是什么类型时，在根本上其实指的是：这个对象满足了该类型的特定接口规范，可以被当成这个类型来使用。而对于所有内置容器类型来说，同样如此。

打开位于 collections 模块下的 abc（“抽象类 Abstract Base Classes”的首字母缩写）子模块，可以找到所有与容器相关的接口（抽象类）[注2]定义。让我们分别看看那些内建容器类型都满足了什么接口：

• 列表（list）：满足 Iterable、 Sequence、 MutableSequence 等接口
• 元组（tuple）：满足 Iterable、 Sequence
• 字典（dict）：满足 Iterable、 Mapping、 MutableMapping [注3]
• 集合（set）：满足 Iterable、 Set、 MutableSet [注4]

每个内置容器类型，其实就是满足了多个接口定义的组合实体。比如所有的容器类型都满足 “可被迭代的”（Iterable） 这个接口，这意味着它们都是“可被迭代”的。但是反过来，不是所有“可被迭代”的对象都是容器。就像字符串虽然可以被迭代，但我们通常不会把它当做“容器”来看待。

了解这个事实后，我们将在 Python 里重新认识面向对象编程中最重要的原则之一：面向接口而非具体实现来编程。

让我们通过一个例子，看看如何理解 Python 里的“面向接口编程”。

写扩展性更好的代码

某日，我们接到一个需求：有一个列表，里面装着很多用户评论，为了在页面正常展示，需要将所有超过一定长度的评论用省略号替代。

这个需求很好做，很快我们就写出了第一个版本的代码：

1.  `# 注：为了加强示例代码的说明性，本文中的部分代码片段使用了Python 3.5`

2.  `# 版本添加的 Type Hinting 特性`

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

5.  `"""如果评论列表里的内容超过 max_length，剩下的字符用省略号代替`

6.  `"""`

7.  `index = 0`

8.  `for comment in comments:`

9.  `comment = comment.strip()`

10.  `if len(comment) > max_length:`

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

12.  `index += 1`

13.  `return comments`

16.  `comments = [`

17.  `"Implementation note",`

18.  `"Changed",`

19.  `"ABC for generator",`

20.  `]`

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

22.  `# OUTPUT:`

23.  `# Implementati...`

24.  `# Changed`

25.  `# ABC for gene...`

上面的代码里， add_ellipsis 函数接收一个列表作为参数，然后遍历它，替换掉需要修改的成员。这一切看上去很合理，因为我们接到的最原始需求就是：“有一个 列表，里面...”。但如果有一天，我们拿到的评论不再是被继续装在列表里，而是在不可变的元组里呢？

那样的话，现有的函数设计就会逼迫我们写出 add_ellipsis(list(comments)) 这种即慢又难看的代码了。?

面向容器接口编程

我们需要改进函数来避免这个问题。因为 add_ellipsis 函数强依赖了列表类型，所以当参数类型变为元组时，现在的函数就不再适用了（原因：给 comments[index] 赋值的地方会抛出 TypeError 异常）。如何改善这部分的设计？秘诀就是：让函数依赖“可迭代对象”这个抽象概念，而非实体列表类型。

使用生成器特性，函数可以被改成这样：

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

2.  `"""如果可迭代评论里的内容超过 max_length，剩下的字符用省略号代替`

3.  `"""`

4.  `for comment in comments:`

5.  `comment = comment.strip()`

6.  `if len(comment) > max_length:`

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

8.  `else:`

9.  `yield comment`

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

在新函数里，我们将依赖的参数类型从列表改成了可迭代的抽象类。这样做有很多好处，一个最明显的就是：无论评论是来自列表、元组或是某个文件，新函数都可以轻松满足：

1.  `# 处理放在元组里的评论`

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

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

5.  `# 处理放在文件里的评论`

6.  `with open("comments") as fp:`

7.  `for comment in add_ellipsis_gen(fp):`

8.  `print(comment)`

将依赖由某个具体的容器类型改为抽象接口后，函数的适用面变得更广了。除此之外，新函数在执行效率等方面也都更有优势。现在让我们再回到之前的问题。从高层来看，什么定义了容器？

答案是：各个容器类型实现的接口协议定义了容器。不同的容器类型在我们的眼里，应该是 是否可以迭代、 是否可以修改、 有没有长度 等各种特性的组合。我们需要在编写相关代码时，更多的关注容器的抽象属性，而非容器类型本身，这样可以帮助我们写出更优雅、扩展性更好的代码。

Hint：在 itertools 内置模块里可以找到更多关于处理可迭代对象的宝藏。

常用技巧

1. 使用元组改善分支代码

有时，我们的代码里会出现超过三个分支的 if/else 。就像下面这样：

1.  `import time`

4.  `def from_now(ts):`

5.  `"""接收一个过去的时间戳，返回距离当前时间的相对时间文字描述`

6.  `"""`

7.  `now = time.time()`

8.  `seconds_delta = int(now - ts)`

9.  `if seconds_delta < 1:`

10.  `return  "less than 1 second ago"`

11.  `elif seconds_delta < 60:`

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

13.  `elif seconds_delta < 3600:`

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

15.  `elif seconds_delta < 3600 * 24:`

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

17.  `else:`

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

21.  `now = time.time()`

22.  `print(from_now(now))`

23.  `print(from_now(now - 24))`

24.  `print(from_now(now - 600))`

25.  `print(from_now(now - 7500))`

26.  `print(from_now(now - 87500))`

27.  `# OUTPUT:`

28.  `# less than 1 second ago`

29.  `# 24 seconds ago`

30.  `# 10 minutes ago`

31.  `# 2 hours ago`

32.  `# 1 days ago`

上面这个函数挑不出太多毛病，很多很多人都会写出类似的代码。但是，如果你仔细观察它，可以在分支代码部分找到一些明显的“边界”。比如，当函数判断某个时间是否应该用“秒数”展示时，用到了 60。而判断是否应该用分钟时，用到了 3600。

从边界提炼规律是优化这段代码的关键。如果我们将所有的这些边界放在一个有序元组中，然后配合二分查找模块 bisect。整个函数的控制流就能被大大简化：

1.  `import bisect`

4.  `# BREAKPOINTS 必须是已经排好序的，不然无法进行二分查找`

5.  `BREAKPOINTS = (1, 60, 3600, 3600 * 24)`

6.  `TMPLS = (`

7.  `# unit, template`

8.  `(1, "less than 1 second ago"),`

9.  `(1, "{units} seconds ago"),`

10.  `(60, "{units} minutes ago"),`

11.  `(3600, "{units} hours ago"),`

12.  `(3600 * 24, "{units} days ago"),`

13.  `)`

16.  `def from_now(ts):`

17.  `"""接收一个过去的时间戳，返回距离当前时间的相对时间文字描述`

18.  `"""`

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

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

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

除了用元组可以优化过多的 if/else 分支外，有些情况下字典也能被用来做同样的事情。关键在于从现有代码找到重复的逻辑与规律，并多多尝试。

2. 在更多地方使用动态解包

动态解包操作是指使用 * 或 ** 运算符将可迭代对象“解开”的行为，在 Python 2 时代，这个操作只能被用在函数参数部分，并且对出现顺序和数量都有非常严格的要求，使用场景非常单一。

1.  `def calc(a, b, multiplier=1):`

2.  `return (a + b) * multiplier`

5.  `# Python2 中只支持在函数参数部分进行动态解包`

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

7.  `# OUTPUT: 30`

不过，Python 3 尤其是 3.5 版本后， * 和 ** 的使用场景被大大扩充了。举个例子，在 Python 2 中，如果我们需要合并两个字典，需要这么做：

1.  `def merge_dict(d1, d2):`

2.  `# 因为字典是可被修改的对象，为了避免修改原对象，此处需要复制一个 d1 的浅拷贝`

3.  `result = d1.copy()`

4.  `result.update(d2)`

5.  `return result`

7.  `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 ** 运算符来快速完成字典的合并操作：

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

除此之外，你还可以在普通赋值语句中使用 * 运算符来动态的解包可迭代对象。如果你想详细了解相关内容，可以阅读下面推荐的 PEP。

Hint：推进动态解包场景扩充的两个 PEP：

• PEP 3132 -- Extended Iterable Unpacking | Python.org
• PEP 448 -- Additional Unpacking Generalizations | Python.org

3. 最好不用“获取许可”，也无需“要求原谅”

这个小标题可能会稍微让人有点懵，让我来简短的解释一下：“获取许可”与“要求原谅”是两种不同的编程风格。如果用一个经典的需求：“计算列表内各个元素出现的次数” 来作为例子，两种不同风格的代码会是这样：

1.  `# AF: Ask for Forgiveness`

2.  `# 要做就做，如果抛出异常了，再处理异常`

3.  `def counter_af(l):`

4.  `result = {}`

5.  `for key in l:`

6.  `try:`

7.  `result[key] += 1`

8.  `except  KeyError:`

9.  `result[key] = 1`

10.  `return result`

13.  `# AP: Ask for Permission`

14.  `# 做之前，先问问能不能做，可以做再做`

15.  `def counter_ap(l):`

16.  `result = {}`

17.  `for key in l:`

18.  `if key in result:`

19.  `result[key] += 1`

20.  `else:`

21.  `result[key] = 1`

22.  `return result`

整个 Python 社区对第一种 Ask for Forgiveness 的异常捕获式编程风格有着明显的偏爱。这其中有很多原因，首先，在 Python 中抛出异常是一个很轻量的操作。其次，第一种做法在性能上也要优于第二种，因为它不用在每次循环的时候都做一次额外的成员检查。

不过，示例里的两段代码在现实世界中都非常少见。为什么？因为如果你想统计次数的话，直接用 collections.defaultdict 就可以了：

1.  `from collections import defaultdict`

4.  `def counter_by_collections(l):`

5.  `result = defaultdict(int)`

6.  `for key in l:`

7.  `result[key] += 1`

8.  `return result`

这样的代码既不用“获取许可”，也无需“请求原谅”。整个代码的控制流变得更清晰自然了。所以，如果可能的话，请尽量想办法省略掉那些非核心的异常捕获逻辑。一些小提示：

• 操作字典成员时：使用 collections.defaultdict 类型
• 或者使用 dict[key]=dict.setdefault(key,0)+1 内建函数
• 如果移除字典成员，不关心是否存在：
• 调用 pop 函数时设置默认值，比如 dict.pop(key,None)
• 在字典获取成员时指定默认值： dict.get(key,default_value)
• 对列表进行不存在的切片访问不会抛出 IndexError 异常： ["foo"][100:200]

4. 使用 next() 函数

next() 是一个非常实用的内建函数，它接收一个迭代器作为参数，然后返回该迭代器的下一个元素。使用它配合生成器表达式，可以高效的实现“从列表中查找第一个满足条件的成员”之类的需求。

1.  `numbers = [3, 7, 8, 2, 21]`

2.  `# 获取并 **立即返回** 列表里的第一个偶数`

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

4.  `# OUTPUT: 8`

5. 使用有序字典来去重

字典和集合的结构特点保证了它们的成员不会重复，所以它们经常被用来去重。但是，使用它们俩去重后的结果会丢失原有列表的顺序。这是由底层数据结构“哈希表（Hash Table）”的特点决定的。

1.  `>>> l = [10, 2, 3, 21, 10, 3]`

2.  `# 去重但是丢失了顺序`

3.  `>>> set(l)`

4.  `{3, 10, 2, 21}`

如果既需要去重又必须保留顺序怎么办？我们可以使用 collections.OrderedDict 模块:

1.  `>>> from collections import  OrderedDict`

2.  `>>> list(OrderedDict.fromkeys(l).keys())`

3.  `[10, 2, 3, 21]`

Hint: 在 Python 3.6 中，默认的字典类型修改了实现方式，已经变成有序的了。并且在 Python 3.7 中，该功能已经从 语言的实现细节 变成了为 可依赖的正式语言特性。 但是我觉得让整个 Python 社区习惯这一点还需要一些时间，毕竟目前“字典是无序的”还是被印在无数本 Python 书上。所以，我仍然建议在一切需要有序字典的地方使用 OrderedDict。

常见误区

1. 当心那些已经枯竭的迭代器

在文章前面，我们提到了使用“懒惰”生成器的种种好处。但是，所有事物都有它的两面性。生成器的最大的缺点之一就是：它会枯竭。当你完整遍历过它们后，之后的重复遍历就不能拿到任何新内容了。

1.  `numbers = [1, 2, 3]`

2.  `numbers = (i * 2  for i in numbers)`

4.  `# 第一次循环会输出 2, 4, 6`

5.  `for number in numbers:`

6.  `print(number)`

8.  `# 这次循环什么都不会输出，因为迭代器已经枯竭了`

9.  `for number in numbers:`

10.  `print(number)`

而且不光是生成器表达式，Python 3 里的 map、filter 内建函数也都有一样的特点。忽视这个特点很容易导致代码中出现一些难以察觉的 Bug。

Instagram 就在项目从 Python 2 到 Python 3 的迁移过程中碰到了这个问题。它们在 PyCon 2017 上分享了对付这个问题的故事。访问文章 Instagram 在 PyCon 2017 的演讲摘要，搜索“迭代器”可以查看详细内容。

2. 别在循环体内修改被迭代对象

这是一个很多 Python 初学者会犯的错误。比如，我们需要一个函数来删掉列表里的所有偶数：

1.  `def remove_even(numbers):`

2.  `"""去掉列表里所有的偶数`

3.  `"""`

4.  `for i, number in enumerate(numbers):`

5.  `if number % 2 == 0:`

6.  `# 有问题的代码`

7.  `del numbers[i]`

10.  `numbers = [1, 2, 7, 4, 8, 11]`

11.  `remove_even(numbers)`

12.  `print(numbers)`

13.  `# OUTPUT: [1, 7, 8, 11]`

注意到结果里那个多出来的 “8” 了吗？当你在遍历一个列表的同时修改它，就会出现这样的事情。因为被迭代的对象 numbers 在循环过程中被修改了。遍历的下标在不断增长，而列表本身的长度同时又在不断缩减。这样就会导致列表里的一些成员其实根本就没有被遍历到。

所以对于这类操作，请使用一个新的空列表保存结果，或者利用 yield 返回一个生成器。而不是修改被迭代的列表或是字典对象本身。

总结

在这篇文章中，我们首先从“容器类型”的定义出发，在底层和高层两个层面探讨了容器类型。之后遵循系列文章传统，提供了一些编写容器相关代码时的技巧。

让我们最后再总结一下要点：

• 了解容器类型的底层实现，可以帮助你写出性能更好的代码
• 提炼需求里的抽象概念，面向接口而非实现编程
• 多使用“懒惰”的对象，少生成“迫切”的列表
• 使用元组和字典可以简化分支代码结构
• 使用 next() 函数配合迭代器可以高效完成很多事情，但是也需要注意“枯竭”问题
• collections、itertools 模块里有非常多有用的工具，快去看看吧！

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