python 中的collections.OrderedDict() 用法

Python中的字典对象可以以“键:值”的方式存取数据。OrderedDict是它的一个子类,实现了对字典对象中元素的排序。

注意,OrderedDict的 Key 会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:

比如下面比较了两种方式的不同:

import collections
print 'Regular dictionary:'
d={}
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
    print k,v

print '\nOrderedDict:'
d=collections.OrderedDict()
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
    print k,v

输出结果如下:

Regular dictionary:
a A
c C
b B

OrderedDict:
a A
b B
c C

可以看到,同样是保存了ABC三个元素,但是使用OrderedDict会根据放入元素的先后顺序进行排序。

由于进行了排序,所以OrderedDict对象的字典对象,如果其顺序不同那么Python也会把他们当做是两个不同的对象,比如下面的代码:

import collections
print 'Regular dictionary:'
d1={}
d1['a']='A'
d1['b']='B'
d1['c']='C'

d2={}
d2['c']='C'
d2['a']='A'
d2['b']='B'

print d1==d2

print '\nOrderedDict:'
d1=collections.OrderedDict()
d1['a']='A'
d1['b']='B'
d1['c']='C'

d2=collections.OrderedDict()
d2['c']='C'
d2['a']='A'
d2['b']='B'

print  d1==d2

其输出结果为:

Regular dictionary:
True

OrderedDict:
False

补充:Python collections.OrderedDict解决dict元素顺序问题

编程中遇到个问题,python json.loads时元素顺序可能会发生变化。

这个对于一些需要使用元素顺序来做一些策略的代码来说是致命的。

在网上查了查,结合自己的知识总结一下。

使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict。

OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序。

#coding=utf-8
import json
import collections
my_dict = {}
my_list = ["测试", "1324", "r4ge5"]

for i in my_list:
   my_dict[i] = my_list[my_list.index(i)]
print "str1原串:"
str1 = json.dumps(my_dict, ensure_ascii=False)
print str1
print "对str1字符串进行loads后的结果:"
data_js = json.loads(str1)
print json.dumps(data_js, ensure_ascii=False).encode("utf8")

print "对str1字符串进行loads后的结果(使用OrderedDict):"
data_js = json.loads(str1, object_pairs_hook=collections.OrderedDict)
print json.dumps(data_js, ensure_ascii=False).encode("utf8")

执行结果:

str1原串:
{"测试": "测试", "r4ge5": "r4ge5", "1324": "1324"}
对str1字符串进行loads后的结果:
{"r4ge5": "r4ge5", "1324": "1324", "测试": "测试"}
对str1字符串进行loads后的结果(使用OrderedDict):
{"测试": "测试", "r4ge5": "r4ge5", "1324": "1324"}

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python collections模块的使用方法

    collections模块 这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict.list.set.tuple 的替代选择. Counter:字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能 defaultdict:字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供了默认值 OrderedDict:字典的子类,保留了他们被添加的顺序 namedtuple:创建命名元组子类的工厂函数 deque:类似列表容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap:类似字典的容

  • Python collections模块的使用技巧

    一般来讲,python的collections是用于存储数据集合(比如列表list, 字典dict, 元组tuple和集合set)的容器.这些容器内置在Python中,可以直接使用.该collections模块提供了额外的,高性能的数据类型,可以增强你的代码,使事情变得更清洁,更容易. 让我们看一看关于集合模块最受欢迎的数据类型以及如何使用它们的教程! Counter Counter()是字典对象的子类.Counter()可接收一个可迭代遍历的对象(例如字符串.列表或元组)作为参数,并返回计数器

  • python collections模块的使用

    collections模块 collections模块:提供一些python八大类型以外的数据类型 python默认八大数据类型: - 整型 - 浮点型 - 字符串 - 字典 - 列表 - 元组 - 集合 - 布尔类型 1.具名元组 具名元组只是一个名字 应用场景: ① 坐标 # 应用:坐标 from collections import namedtuple # 将"坐标"变成"对象"的名字 # 传入可迭代对象必须是有序的 point = namedtuple(&

  • Python collections.deque双边队列原理详解

    队列是一种只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表. 在Python文档中搜索队列(queue)会发现,Python标准库中包含了四种队列,分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque. collections.deque deque是双端队列(double-ended queue)的缩写,由于两端都能编辑,deque既可以用来实现栈(stack)也可以用来实现队列(queue

  • Python的collections模块真的很好用

    collections是实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择.为了让大家更好的认识,本文详细总结collections的相关知识,一起来学习吧! collections模块:实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict.list.set.tuple 的替代选择. Counter:字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能. defaultdict:字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供了默认

  • Python的collections模块中的OrderedDict有序字典

    如同这个数据结构的名称所说的那样,它记录了每个键值对添加的顺序. d = OrderedDict() d['a'] = 1 d['b'] = 10 d['c'] = 8 for letter in d: print letter 输出: a b c 如果初始化的时候同时传入多个参数,它们的顺序是随机的,不会按照位置顺序存储. >>> d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)]) 除了和

  • python 中的collections.OrderedDict() 用法

    Python中的字典对象可以以"键:值"的方式存取数据.OrderedDict是它的一个子类,实现了对字典对象中元素的排序. 注意,OrderedDict的 Key 会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序: 比如下面比较了两种方式的不同: import collections print 'Regular dictionary:' d={} d['a']='A' d['b']='B' d['c']='C' for k,v in d.items(): print k,v print '

  • python中namedtuple函数的用法解析

    源码解释: def namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None): """Returns a new subclass of tuple with named fields. >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> Point.__doc__ # docstring for

  • Python中的装饰器用法详解

    本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say():    return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):    

  • Python中int()函数的用法浅析

    int()是Python的一个内部函数 Python系统帮助里面是这么说的 >>> help(int) Help on class int in module __builtin__: class int(object) | int(x[, base]) -> integer | | Convert a string or number to an integer, if possible. A floating point | argument will be truncated

  • python中的lambda表达式用法详解

    本文实例讲述了python中的lambda表达式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里来为大家介绍一下lambda函数. lambda 函数是一种快速定义单行的最小函数,是从 Lisp 借用来的,可以用在任何需要函数的地方 .下面的例子比较了传统的函数定义def与lambda定义方式: >>> def f ( x ,y): ... return x * y ... >>> f ( 2,3 ) 6 >>> g = lambda x ,y: x *

  • python中引用与复制用法实例分析

    本文实例讲述了python中引用与复制用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在python中,任何不可变对象是传值的,而可变对象是传引用的. 不管是向函数传递参数或者是任何形式的对象复制来说,不可变对象(比如整数,字符串)被真正复制,而可变对象只是复制了一个对他们的引用,即在内存中只有一份对象,而引用两份.   a=b 这样的赋值,就会创建对b的引用,对于象数字和字符串这样的不可变的对象,这种赋值实际是创建了b的一个副本 >>> a='hello' >>> b=a

  • python中range()与xrange()用法分析

    本文实例讲述了python中range()与xrange()用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 据说range比xrange开销要大,原因是range会直接生成一个list对象,而xrange每次调用返回其中的一个值(参考:http://www.jb51.net/article/50072.htm).于是好奇做了个小小的测试,比较两个函数性能到底有多大差别. (1)测试代码 #!/usr/bin/env python from datetime import * def test_range

  • python中while循环语句用法简单实例

    本文实例讲述了python中while循环语句用法.分享给大家供大家参考.具体如下: number = 1 while number < 20: print(number) number += 1 运行结果如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • python中循环语句while用法实例

    本文实例讲述了python中循环语句while用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 对于python的while语句,注意其缩进即可. python和其他语言一样也有break和continue,分别用来表示跳出循环和继续循环. #!/usr/bin/python # Simple while loop a = 0 while a < 15: print a, # 在print a后面加,不换行 if a == 10: print "made it to ten!!" a

  • python中sets模块的用法实例

    本文实例简单讲述了python中sets模块的用法,分享给大家供大家参考. 具体方法如下: import sets magic_chars = sets.Set('abracadabra') print magic_chars poping_chars = sets.Set('supercalifragilisticeexpialidocious') print poping_chars print "".join(magic_chars & poping_chars) 程序运

随机推荐