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Módulo collections

El módulo integrado de colecciones nos proveé otros tipos o mejoras de las colecciones clásicas.

Contadores

La clase Counter es una subclase de diccionario utilizada para realizar cuentas:

Note

from collections import Counter

l = [1,2,3,4,1,2,3,1,2,1]
Counter(l)
Counter({1: 4, 2: 3, 3: 2, 4: 1})

Note

Counter("palabra")
Counter({'a': 3, 'b': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'r': 1})

Note

animales = "gato perro canario perro canario perro"
c = Counter(animales.split())
priunt(c)
Counter({'canario': 2, 'gato': 1, 'perro': 3})

Algunas formas de utilizar un contador, sus métodos y conversiones:

Note

animales = "gato perro canario perro canario perro"
c = Counter(animales.split())

print(c.most_common(1))  # Primeros elemento más repetido
print(c.most_common(2))  # Primeros dos elementos más repetidos
print(c.most_common())   # Elementos ordenadores por repeticiones
[('perro', 3)]
[('perro', 3), ('canario', 2)]
[('perro', 3), ('canario', 2), ('gato', 1)]

Note

l = [10,20,30,40,10,20,30,10,20,10]
c = Counter(l)

print(c.items())        # Registros del contador por clave-valor
print(c.keys())         # Registros del contador por clave
print(c.values())       # Registros del contador por valor

print(sum(c.values()))  # Suma total de elementos del contador

print(list(c))          # Conversión a lista
print(dict(c))          # Conversión a conjunto
print(set(c))           # Conversión a conjunto
dict_items([(40, 1), (10, 4), (20, 3), (30, 2)])
dict_keys([40, 10, 20, 30])
dict_values([1, 4, 3, 2])

10

[40, 10, 20, 30]
{10: 4, 20: 3, 30: 2, 40: 1}
{10, 20, 30, 40}

Diccionarios por defecto

La clase defaultdict se utilizan para crear diccionarios con un valor por defecto aunque el registro no haya sido definido anteriormente. Para ello hay que indicar un tipo de dato por defecto al diccionario:

Note

from collections import defaultdict

d = defaultdict(float)  # tipo flotante por defecto
print(d['algo'])
print(d)
0.0
defaultdict(float, {'algo': 0.0})

Note

d = defaultdict(str)  # tipo cadena por defecto
print(d['algo'])
print(d)
''
defaultdict(str, {'algo': ''})

Note

d = defaultdict(object)  # tipo objeto por defecto
print(d['algo'])
print(d)
<object at 0x1ad7f3201f0>
defaultdict(object, {'algo': <object at 0x1ad7f3201f0>})

Diccionarios ordenados

La clase OrderedDict es otra subclase de diccionario, pero esta vez con la capacidad de conservar el orden en que añadimos los registros:

Note

from collections import OrderedDict

n = OrderedDict()
n['uno'] = 'one'
n['dos'] = 'two'
n['tres'] = 'three'

print(n)
OrderedDict([('uno', 'one'), ('dos', 'two'), ('tres', 'three')])

El siguiente experimento permite comprobar como los diccionarios normales cambian el orden automáticamente.

Dos diccionarios normales con los mismos elementos en orden distinto:

Note

n1 = {}
n1['uno'] = 'one'
n1['dos'] = 'two'

n2 = {}
n2['dos'] = 'two'
n2['uno'] = 'one'

# ¿Tienen los mismos elementos y en el mismo orden?
print(n1 == n2)
True

Dos diccionarios ordenados con los mismos elementos en orden distinto:

Note

n1 = OrderedDict()
n1['uno'] = 'one'
n1['dos'] = 'two'

n2 = OrderedDict()
n2['dos'] = 'two'
n2['uno'] = 'one'

# ¿Tienen los mismos elementos y en el mismo orden?
print(n1 == n2)
False

Tuplas con nombre

La subclase namedtuple es utilizada para crear pequeñas estructuras inmutables, parecidas a una clase y sus objetos, pero mucho más simples:

Note

from collections import namedtuple

Persona = namedtuple('Persona','nombre apellido edad')
p = Persona(nombre="Hector",apellido="Costa",edad=27)

print(p)

# Podemos acceder a los elementos como si fueran atributos de un objeto
print(p.nombre)
print(p.edad)

# O utilizando índices como con las tuplas clásicas
print(p[0])
print(p[-1])
Persona(nombre='Hector', apellido='Costa', edad=27)

'Hector'
27

'Hector'
27

Última edición: 2 de Octubre de 2018