前言

最近在學習深度學習，已經跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
Python的安裝可以參見這篇：Python安裝
Python的運行模式以及輸入輸出可以參見這篇：Python IO
Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數據結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
Python控制語句介紹：ifelse，可以參見這篇：Python 條件判斷
Python控制語句介紹：循環實現，可以參見這篇：Python循環語句
Python數據結構：dict和set介紹Python數據結構dict和set
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Python錯誤調試（起）：Python調試：起
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Python進程和線程（起）：Python進程和線程起
Python進程和線程（承）：Python進程和線程承
Python進程和線程（轉）：Python進程和線程轉
Python進程和線程（合）：Python進程和線程合
Python正則表達式：Python正則表達式
Python學習筆記:常用內建模塊1：Python學習筆記：常用內建模塊1

目錄:

• 前言
• 目錄:
• Collections
• namedtuple(‘名稱’, [屬性list]):
  • deque
  • defaultdict
  • OrderedDict
  • Counter
  • 小結
• Base64
  • 小結
  • 練習

Collections

collections是Python內建的一個集合模塊，提供了許多有用的集合類。
namedtuple

我們知道tuple可以表示不變集合，例如，一個點的二維坐標就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。

定義一個class又小題大做了，這時，namedtuple就派上了用場：>>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 >>> p.y 2

namedtuple是一個函數，它用來創建一個自定義的tuple對象，并且規定了tuple元素的個數，并可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。

這樣一來，我們用namedtuple可以很方便地定義一種數據類型，它具備tuple的不變性，又可以根據屬性來引用，使用十分方便。

可以驗證創建的Point對象是tuple的一種子類：

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

類似的，如果要用坐標和半徑表示一個圓，也可以用namedtuple定義：

namedtuple(‘名稱’, [屬性list]):

Circle = namedtuple(‘Circle’, [‘x’, ‘y’, ‘r’])

deque

使用list存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表，適合用于隊列和棧：>>> from collections import deque >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])deque除了實現list的append()和pop()外，還支持appendleft()和popleft()，這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。

defaultdict

使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個默認值，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，返回默認值 'N/A'

注意默認值是調用函數返回的，而函數在創建defaultdict對象時傳入。

除了在Key不存在時返回默認值，defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。

OrderedDict

使用dict時，Key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定Key的順序。

如果要保持Key的順序，可以用OrderedDict：

>>> from collections import OrderedDict >>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> d # dict的Key是無序的 {'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)])

注意，OrderedDict的Key會按照插入的順序排列，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict() >>> od['z'] = 1 >>> od['y'] = 2 >>> od['x'] = 3 >>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的順序返回 ['z', 'y', 'x'] OrderedDict可以實現一個FIFO（先進先出）的dict，當容量超出限制時，先刪除最早添加的Key：from collections import OrderedDictclass LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):def __init__(self, capacity):super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()self._capacity = capacitydef __setitem__(self, key, value):containsKey = 1 if key in self else 0if 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)

Counter

Counter是一個簡單的計數器，例如，統計字符出現的個數：

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

Counter實際上也是dict的一個子類，上面的結果可以看出，字符’g’、’m’、’r’各出現了兩次，其他字符各出現了一次。

小結

collections模塊提供了一些有用的集合類，可以根據需要選用。

Base64

Base64是一種用64個字符來表示任意二進制數據的方法。

用記事本打開exe、jpg、pdf這些文件時，我們都會看到一大堆亂碼，因為二進制文件包含很多無法顯示和打印的字符，所以，如果要讓記事本這樣的文本處理軟件能處理二進制數據，就需要一個二進制到字符串的轉換方法。Base64是一種最常見的二進制編碼方法。

Base64的原理很簡單，首先，準備一個包含64個字符的數組：

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

然后，對二進制數據進行處理，每3個字節一組，一共是3x8=24bit，劃為4組，每組正好6個bit：

這樣我們得到4個數字作為索引，然后查表，獲得相應的4個字符，就是編碼后的字符串。

所以，Base64編碼會把3字節的二進制數據編碼為4字節的文本數據，長度增加33%，好處是編碼后的文本數據可以在郵件正文、網頁等直接顯示。

如果要編碼的二進制數據不是3的倍數，最后會剩下1個或2個字節怎么辦？Base64用\x00字節在末尾補足后，再在編碼的末尾加上1個或2個=號，表示補了多少字節，解碼的時候，會自動去掉。

Python內置的base64可以直接進行base64的編解碼：

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

由于標準的Base64編碼后可能出現字符+和/，在URL中就不能直接作為參數，所以又有一種”url safe”的base64編碼，其實就是把字符+和/分別變成-和_：

>>> base64.b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff') b'abcd++//' >>> base64.urlsafe_b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff') b'abcd--__' >>> base64.urlsafe_b64decode('abcd--__') b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff'

還可以自己定義64個字符的排列順序，這樣就可以自定義Base64編碼，不過，通常情況下完全沒有必要。

Base64是一種通過查表的編碼方法，不能用于加密，即使使用自定義的編碼表也不行。

Base64適用于小段內容的編碼，比如數字證書簽名、Cookie的內容等。

由于=字符也可能出現在Base64編碼中，但=用在URL、Cookie里面會造成歧義，所以，很多Base64編碼后會把=去掉：

# 標準Base64: 'abcd' -> 'YWJjZA==' # 自動去掉=: 'abcd' -> 'YWJjZA'

去掉=后怎么解碼呢？因為Base64是把3個字節變為4個字節，所以，Base64編碼的長度永遠是4的倍數，因此，需要加上=把Base64字符串的長度變為4的倍數，就可以正常解碼了。

小結

Base64是一種任意二進制到文本字符串的編碼方法，常用于在URL、Cookie、網頁中傳輸少量二進制數據。

練習

請寫一個能處理去掉=的base64解碼函數：

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记:常用内建模块2：collections的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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