Python中使用bidict模块双向字典结构的奇技淫巧

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1535
收藏 0 赞 0 分享

快速入门

模块提供三个类来处理一对一映射类型的一些操作
'bidict', 'inverted', 'namedbidict'

>>> import bidict
>>> dir(bidict)
['MutableMapping', '_LEGALNAMEPAT', '_LEGALNAMERE', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'bidict', 'inverted', 'namedbidict', 're', 'wraps']
 

1.bidict类: 

>>> from bidict import bidict
>>> D=bidict({'a':'b'})
>>> D['a']
'b'
>>> D[:'b']
'a'
>>> ~D        #反转字典
bidict({'b': 'a'})
>>> dict(D)    #转为普通字典
{'a': 'b'}
>>> D['c']='c'   #添加元素,普通字典的方法都可以用
>>> D
bidict({'a': 'b', 'c': 'c'}) 

2.inverted类,反转字典的键值

>>> seq = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
>>> list(inverted(seq))
    [('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]

3.namedbidict(mapname, fwdname, invname):

>>> CoupleMap = namedbidict('CoupleMap', 'husbands', 'wives')
>>> famous = CoupleMap({'bill': 'hillary'})
>>> famous.husbands['bill']
'hillary'
>>> famous.wives['hillary']
'bill'
>>> famous.husbands['barack'] = 'michelle'
>>> del famous.wives['hillary']
>>> famous
CoupleMap({'barack': 'michelle'})

更多内容

如果你不喜欢冒号的方式,可以使用namedbidict类给双向字典起2个别名。这样对外会提供正向和逆向的2个子字典。实际上还是以一个双向 字典的形式存在:

>>> HTMLEntities = namedbidict('HTMLEntities', 'names', 'codepoints')
>>> entities = HTMLEntities({'lt': 60, 'gt': 62, 'amp': 38}) # etc
>>> entities.names['lt']
60
>>> entities.codepoints[38]
'amp'

还可以使用一元的逆运算符"~"获取bidict逆映射字典。

>>> import bidict
>>> from bidict import bidict
>>> husbands2wives = bidict({'john': 'jackie'})
>>> ~husbands2wives
bidict({'jackie': 'john'})

以下情况注意添加括号,因为~的优先级低于中括号

>>> import bidict
>>> from bidict import bidict
>>> husbands2wives = bidict({'john': 'jackie'})
>>> ~husbands2wives
bidict({'jackie': 'john'})

以下情况注意添加括号,因为~的优先级低于中括号:

>>> (~bi)['one']
1

bidict不是dict的子类,但它的API的是dict的超集(但没有fromkeys方法,改用了MutableMapping接 口)。

迭代器类inverted会翻转key和value,如:

>>> seq = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
>>> list(inverted(seq))
[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]

bidict的invert()方法和inverted类似。依赖模块:collections中的MutableMapping,functools中的wraps,re。

bidict可以和字典进行比较

>>> bi == bidict({1:'one'})
>>> bi == dict([(1, 'one')])
True

其他字典通用的方法,bidict也支持:

>>> bi.get('one')
1
>>> bi.setdefault('one', 2)
1
>>> bi.setdefault('two', 2)
2
>>> len(bi) # calls __len__
2
>>> bi.pop('one')
1
>>> bi.popitem()
('two', 2)
>>> bi.inv.setdefault(3, 'three')
'three'
>>> bi
bidict({'three': 3})
>>> [key for key in bi] # calls __iter__, returns keys like dict
['three']
>>> 'three' in bi # calls __contains__
True
>>> list(bi.keys())
['three']
>>> list(bi.values())
[3]
>>> bi.update([('four', 4)])
>>> bi.update({'five': 5}, six=6, seven=7)
>>> sorted(bi.items(), key=lambda x: x[1])
[('three', 3), ('four', 4), ('five', 5), ('six', 6), ('seven', 7)]

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多