保留有限历史记录正是 collections.deque 大显身手的时候。比如,下面的代码在多行上面做简单的文本匹配,并返回匹配所在行的最后 N 行:

from collections import deque
def search(lines, pattern, history=5):
    previous_lines = deque(maxlen=history)
    for line in lines:
        if pattern in line:
            yield line, previous_lines
        previous_lines.append(line)
# Example use on a file
if __name__ == '__main__':
    with open(r'../../cookbook/somefile.txt') as f:
        for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
            for pline in prevlines:
                print(pline, end='')
            print(line, end='')
            print('-' * 20) 

我们在写查询元素的代码时,通常会使用包含 yield 表达式的生成器函数,也就是我们上面示例代码中的那样。这样可以将搜索过程代码和使用搜索结果代码解耦。
使用 deque(maxlen=N) 构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候,最老的元素会自动被移除掉。

代码示例:

>>> q = deque(maxlen=3)
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q.append(3)
>>> q
deque([1, 2, 3], maxlen=3)
>>> q.append(4)
>>> q
deque([2, 3, 4], maxlen=3)
>>> q.append(5)
>>> q
deque([3, 4, 5], maxlen=3) 

尽管你也可以手动在一个列表上实现这一的操作(比如增加、删除等等)。但是这里的队列方案会更加优雅并且运行得更快些。
更一般的, deque 类可以被用在任何你只需要一个简单队列数据结构的场合。如果你不设置最大队列大小,那么就会得到一个无限大小队列,你可以在队列的两端执行添加和弹出元素的操作。

代码示例:

>>> q = deque()
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q.append(3)
>>> q
deque([1, 2, 3])
>>> q.appendleft(4)
>>> q
deque([4, 1, 2, 3])
>>> q.pop()
3
>>> q
deque([4, 1, 2])
>>> q.popleft()
4 

在队列两端插入或删除元素时间复杂度都是 O(1) ,而在列表的开头插入或删除元素的时间复杂度为 O(N) 。



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