Collections 모듈

Collections 모듈

• Counter
• 컨테이너 내에 동일한 값의 자료 개수를 파악할 때 사용하는 객체로, 컨테이너를 생성하는 생성자다.
• 결과를 사전형태로 리턴하며, 사전형태의 특성상 정렬되어있지 않다.
• most_common 함수를 이용해 상위 n개의 시퀀스를 추출할 수 있다.

container = Counter()    # Counter 함수를 이용한 객체생성
for n in "aaabbc":
print( "%s : %d" %(n, container(n))

>>> a : 3
>>> b : 2
>>> c : 1

# most_common 함수 이용
container = Counter()
container.update("aaaaaabbbbbccccdddeee")

for item, cnt in container.most_common(2):
print( "%s : %d" %(item, cnt))

>>> a : 6
>>> b : 5

• 산술, 집합연산이 가능하다.

ct3 = Counter(['a','b','c','b','d','a'])
ct4 = Counter('aeroplane')

print(ct3-ct4)    # 차집합
print(ct3+ct4)    # 합집합 
print(ct3&ct4)    # 교집합
print("union", ct3|ct4)    # 유니온집합 => 합집합과 비슷하나, 중복이 있을 경우, 최대 값만 출력(합을 하지 않는다)

• Defaultdict
  

• Dict 관련 컨테이너를 초기화할 때 (생성할 때), key 값이 없으면 default 값을 반환한다.

• 인자로 default_factory를 지정하지 않으면 없는 key값은 key error를 발생시킨다.

def default_factory():
    return "aa"

dic = collections.defaultdict(default_factory, n1 = 'hi')
print(dic)
>>> defaultdict(<function default_factory at 0x10670a950>, {'n1': 'hi'})
print(dic['n1'])
>>> hi
print(dic['n2'])    # 맞는 key값이 없으면 return된 값을 초기값으로 설정한다.
>>> aa

• Deque(덱)
  

• 양방향 큐

• List형 컨테이너를 생성하며, 양방향 출입이 가능해 appendleft(), extendleft()와 같은 함수를 사용할 수 있다.

import collections

deq = collections.deque("Hello Python")

deq.extendleft('aa')
print(deq)
>>> deque(['a', 'a', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'])

deq.appendleft('bb')
print(deq)
>>> deque(['bb', 'a', 'a', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'])

※ append와 extend의 차이

• append : Object를 맨 뒤에 추가한다.

• extend : Iterable 객체의 Elements를 list에 append한다.

str1 = ['abc']
str1.append('dd')

print(str1)
>>> ['abc', 'dd']    # append

str1.extend('ee')
print(str1)
>>> ['abc', 'dd', 'e', 'e']    # extend

• NamedTuple

• 인덱스로 value에 접근하는 기존의 tuple과 달리 NamedTuple은 key를 이용해 value에 접근할 수 있다.

• dict 형태와 비슷하나 메모리 효율이 뛰어나다. 

Person = collections.namedtuple("Person", "name, age, gender")
aa = Person("LCW", 27, "남성")
bb = Person("KSA", 24, "여성")
print(aa)
>>> Person(name="LCW", age=27, gender="남성") 
print(bb.name)
>>> KSA

• OrderedDict
• 자료의 순서를 기억하는 dict형 클래스
• 자료의 값만으로 True/False를 구분하는 dict와 달리 OrderedDict는 순서까지 중요하다.

# Regular Dict
dic3 = {}
dic3["서울"]="LG트윈스"
dic3['대구']='삼성라이온즈'
dic3['광주']='기아타이거즈'

dic4 = {}
dic4["서울"]="LG트윈스"
dic4['광주']='기아타이거즈'
dic4['대구']='삼성라이온즈'

# OrderedDict
dic5 = collections.OrderedDict()
dic5["서울"]="LG트윈스"
dic5['대구']='삼성라이온즈'
dic5['광주']='기아타이거즈'

dic6 = collections.OrderedDict()
dic6['대구']='삼성라이온즈'
dic6["서울"]="LG트윈스"
dic6['광주']='기아타이거즈'

print(dic3==dic4)        # dict형 비교
>>> True
print(dic5==dic6)        # ordereddict형 비교
>>> False

Ps. 본 포스트는 인프런의 '파이썬으로 배우는 자료구조와 알고리즘' 강의 내용을 정리합니다.