Python有一个有序字典。那么有序集呢?
当前回答
正如其他人所说,OrderedDict在功能方面是有序集的超集,但如果你需要一个与API交互的集,并且不需要它是可变的,OrderedDict.keys()实际上是一个实现abc.collections.Set:
import random
from collections import OrderedDict, abc
a = list(range(0, 100))
random.shuffle(a)
# True
a == list(OrderedDict((i, 0) for i in a).keys())
# True
isinstance(OrderedDict().keys(), abc.Set)
注意事项是不可变性,必须像字典一样构建集合,但它很简单,只使用内置。
其他回答
我可以为您提供一个比OrderedSet更好的方法:boltons有一个纯python、2/3兼容的IndexedSet类型,它不仅是一个有序集,而且还支持索引(与列表一样)。
简单的pip install boltons(或复制setutils.py到你的代码库中),导入IndexedSet和:
>>> from boltons.setutils import IndexedSet
>>> x = IndexedSet(list(range(4)) + list(range(8)))
>>> x
IndexedSet([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x - set(range(2))
IndexedSet([2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x[-1]
7
>>> fcr = IndexedSet('freecreditreport.com')
>>> ''.join(fcr[:fcr.index('.')])
'frecditpo'
一切都是唯一的,并保持有序。完全披露:IndexedSet是我写的,但这也意味着如果有任何问题,您可以找我麻烦。:)
如果您已经在代码中使用了pandas,那么它的Index对象的行为就非常像一个有序集,如本文所示。
文章中的例子:
indA = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
indB = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])
indA & indB # intersection
indA | indB # union
indA - indB # difference
indA ^ indB # symmetric difference
ParallelRegression包提供了一个setList()有序集类,它比基于ActiveState配方的选项更具有方法完整性。它支持列表中可用的所有方法,以及集合中可用的大部分方法。
虽然有点晚了,但我已经编写了一个类setlist作为集合扩展的一部分,它完全实现了Sequence和Set
>>> from collections_extended import setlist
>>> sl = setlist('abracadabra')
>>> sl
setlist(('a', 'b', 'r', 'c', 'd'))
>>> sl[3]
'c'
>>> sl[-1]
'd'
>>> 'r' in sl # testing for inclusion is fast
True
>>> sl.index('d') # so is finding the index of an element
4
>>> sl.insert(1, 'd') # inserting an element already in raises a ValueError
ValueError
>>> sl.index('d')
4
GitHub: https://github.com/mlenzen/collections-extended
文档:http://collections-extended.lenzm.net/en/latest/
皮皮 https://pypi.python.org/pypi/collections-extended
在官方库中没有OrderedSet。 我对所有数据结构做了详尽的备忘单,供您参考。
DataStructure = {
'Collections': {
'Map': [
('dict', 'OrderDict', 'defaultdict'),
('chainmap', 'types.MappingProxyType')
],
'Set': [('set', 'frozenset'), {'multiset': 'collection.Counter'}]
},
'Sequence': {
'Basic': ['list', 'tuple', 'iterator']
},
'Algorithm': {
'Priority': ['heapq', 'queue.PriorityQueue'],
'Queue': ['queue.Queue', 'multiprocessing.Queue'],
'Stack': ['collection.deque', 'queue.LifeQueue']
},
'text_sequence': ['str', 'byte', 'bytearray']
}
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