忘れがちだが、便利なPythonのデータ型 5つ - Qiita
Pythonは標準ライブラリが非常に強力ですが、ライブラリが多すぎて把握しきれていない、把握しているけれども存在を忘れて車輪の再発明をしてしまう人も多いのではないでしょうか？少なくとも筆者はそんな人間の一人なので、自分用のメモも兼ねて、便利だが意識していないと使わない、Pythonの標準ライブラリに含まれているデータ型を幾つか紹介します。 DefaultDict 公式ドキュメント： https://docs.python.jp/3/library/collections.html#collections.defaultdict 文字通り、デフォルトの値を設定できる辞書型。 これが便利なのは、いちいちキーが辞書に登録されているかを確認しなくていい点です。例えば、単語の出現回数を数え上げる時に、以下のような形で使えます： >>> from collections import defaultd
pythonでrubyのstructがほしい時 - Qiita
pythonでrubyのstructがほしい時に・・・ 前提 Python 3.4.1 namedtuple namedtuple を使うらしい >>> from collections import namedtuple >>> f = ('Request', 'host sc size') >>> Request = namedtuple('Request', 'host sc size') >>> r = Request('10.60.111.10', 200, 456) >>> print (r) Request(host='10.60.111.10', sc=200, size=456) >>> print(r.size) 456
PythonでRubyのStruct風の構造体を実現する - saito’s blog
Rubyでは，Structクラスを用いることによって，特定のフィールドを持つクラスを簡単に作成することができます。 Foo = Struct.new("Foo", "foo", "bar") f = Foo.new(1, 2) p f.foo # 1 p f.bar # 2 一方、Pythonの場合、namedtupleというライブラリで同様の機能が提供されています。 namedtupleはPython2.6以降で利用可能です。 from collections import namedtuple Foo = namedtuple("Foo", "foo bar") f = Foo(1, 2) print f.foo # 1 print f.bar # 2 ただし、Pythonではtupleがイミュータブル(書き換え不可能)なオブジェクトであるのと同様に、このnamedtupleも属性の値
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How to use collections.abc from both Python 3.8+ and Python 2.7
