मुझे लगता है कि यह कुछ ऐसा हो सकता है collections.namedtuple, लेकिन यह एक जमे हुए-कुंजी की तरह है (एक आधा जमे हुए तानाशाह)। है ना?
ए 'frozendict "एक जमे हुए शब्दकोश होना चाहिए, यह होना चाहिए keys, values, get, आदि, और समर्थन in, forआदि
अद्यतन:
* वहाँ यह है: https://www.python.org/dev/peps/pep-0603
जवाबों:
पायथन में एक बिलियन फ्रोजेंडिक प्रकार नहीं है। यह पता चला है कि यह बहुत बार उपयोगी नहीं होगा (हालांकि यह अभी भी शायद अधिक बार उपयोगी होगा frozenset)।
इस तरह के प्रकार के लिए सबसे आम कारण यह है कि जब मेमोएजिंग फ़ंक्शन अज्ञात तर्कों के साथ फ़ंक्शन के लिए कहता है। एक हैश के बराबर (जहां मानों को धोने योग्य होते हैं) के समान स्टोर करने के लिए सबसे आम समाधान कुछ ऐसा है tuple(sorted(kwargs.iteritems()))।
यह छँटाई पर नहीं थोड़ा पागल होने पर निर्भर करता है। पायथन सकारात्मक वादा नहीं कर सकता छँटाई का परिणाम यहाँ कुछ उचित होगा। (लेकिन यह बहुत अधिक वादा नहीं कर सकता है, इसलिए इसे बहुत पसीना मत करो।)
आप आसानी से पर्याप्त प्रकार के रैपर बना सकते हैं जो एक तानाशाह की तरह काम करता है। यह कुछ इस तरह लग सकता है
import collections
class FrozenDict(collections.Mapping):
"""Don't forget the docstrings!!"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._d = dict(*args, **kwargs)
self._hash = None
def __iter__(self):
return iter(self._d)
def __len__(self):
return len(self._d)
def __getitem__(self, key):
return self._d[key]
def __hash__(self):
# It would have been simpler and maybe more obvious to
# use hash(tuple(sorted(self._d.iteritems()))) from this discussion
# so far, but this solution is O(n). I don't know what kind of
# n we are going to run into, but sometimes it's hard to resist the
# urge to optimize when it will gain improved algorithmic performance.
if self._hash is None:
hash_ = 0
for pair in self.items():
hash_ ^= hash(pair)
self._hash = hash_
return self._hashयह बहुत अच्छा काम करना चाहिए:
>>> x = FrozenDict(a=1, b=2)
>>> y = FrozenDict(a=1, b=2)
>>> x is y
False
>>> x == y
True
>>> x == {'a': 1, 'b': 2}
True
>>> d = {x: 'foo'}
>>> d[y]
'foo'उत्सुकता से, हालांकि हमारे पास frozensetअजगर में उपयोगी है, फिर भी कोई जमे हुए मानचित्रण नहीं है। पीईपी 416 में इस विचार को खारिज कर दिया गया - एक फ्रेज़ेंडिक्ट बिलिन प्रकार जोड़ें । पायथन 3.9 में विचार फिर से हो सकता है, PEP 603 देखें - संग्रह में एक जमे हुए प्रकार को जोड़ना ।
तो इस के लिए अजगर 2 समाधान:
def foo(config={'a': 1}):
...अभी भी कुछ हद तक लंगड़ा लगता है:
def foo(config=None):
if config is None:
config = default_config = {'a': 1}
...Python3 में आप का विकल्प होता है यह :
from types import MappingProxyType
default_config = {'a': 1}
DEFAULTS = MappingProxyType(default_config)
def foo(config=DEFAULTS):
...अब डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन को गतिशील रूप से अपडेट किया जा सकता है, लेकिन अपरिवर्तनीय रहें जहां आप चाहते हैं कि इसके बजाय प्रॉक्सी के आसपास से गुजरकर अपरिवर्तनीय होना चाहिए।
इसलिए इच्छानुसार परिवर्तन अपेक्षित रूप default_configसे अपडेट हो जाएगा DEFAULTS, लेकिन आप स्वयं मैपिंग प्रॉक्सी ऑब्जेक्ट को नहीं लिख सकते।
माना जाता है कि यह एक "अपरिवर्तनीय, धोने योग्य तानाशाही" के रूप में एक ही बात नहीं है - लेकिन यह एक सभ्य विकल्प है जिसे उसी तरह के उपयोग के मामलों को दिया जाता है जिसके लिए हम एक फ्रिज़ेंडिक्ट चाहते हैं।
def foo(config=MappingProxyType({'a': 1})):? आपका उदाहरण अभी भी के माध्यम से वैश्विक संशोधन की अनुमति देता default_configहै।
config = default_config = {'a': 1}एक टाइपो है।
शब्दकोश की कुंजियों और मूल्यों को मानते हुए स्वयं अपरिवर्तनीय हैं (उदाहरण के लिए तार):
>>> d
{'forever': 'atones', 'minks': 'cards', 'overhands': 'warranted',
'hardhearted': 'tartly', 'gradations': 'snorkeled'}
>>> t = tuple((k, d[k]) for k in sorted(d.keys()))
>>> hash(t)
1524953596dict(t)
कोई नहीं है fronzedict, लेकिन आप उपयोग कर सकते हैं MappingProxyTypeकि पायथन 3.3 के साथ मानक पुस्तकालय में जोड़ा गया था:
>>> from types import MappingProxyType
>>> foo = MappingProxyType({'a': 1})
>>> foo
mappingproxy({'a': 1})
>>> foo['a'] = 2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment
>>> foo
mappingproxy({'a': 1})TypeError: can't pickle mappingproxy objects
यहां वह कोड है जिसका मैं उपयोग कर रहा हूं। मैंने फ्रोज़ेन्सेट को उपवर्गित किया। इसके फायदे निम्नलिखित हैं।
अपडेट 21 जनवरी 2015: मेरे द्वारा 2014 में पोस्ट किए गए कोड का मूल टुकड़ा एक कुंजी को खोजने के लिए फॉर-लूप का उपयोग करता था। वह अविश्वसनीय रूप से धीमा था। अब मैंने एक कार्यान्वयन लागू किया है जो फ्रोज़ेनसेट की हैशिंग विशेषताओं का लाभ उठाता है। कुंजी-मूल्य जोड़े विशेष कंटेनरों में संग्रहीत किए जाते हैं जहां __hash__और__eq__ फ़ंक्शन केवल कुंजी पर आधारित होते हैं। इस कोड को औपचारिक रूप से इकाई-परीक्षण भी किया गया है, इसके विपरीत जो मैंने अगस्त 2014 में यहां पोस्ट किया था।
एमआईटी-शैली लाइसेंस।
if 3 / 2 == 1:
version = 2
elif 3 / 2 == 1.5:
version = 3
def col(i):
''' For binding named attributes to spots inside subclasses of tuple.'''
g = tuple.__getitem__
@property
def _col(self):
return g(self,i)
return _col
class Item(tuple):
''' Designed for storing key-value pairs inside
a FrozenDict, which itself is a subclass of frozenset.
The __hash__ is overloaded to return the hash of only the key.
__eq__ is overloaded so that normally it only checks whether the Item's
key is equal to the other object, HOWEVER, if the other object itself
is an instance of Item, it checks BOTH the key and value for equality.
WARNING: Do not use this class for any purpose other than to contain
key value pairs inside FrozenDict!!!!
The __eq__ operator is overloaded in such a way that it violates a
fundamental property of mathematics. That property, which says that
a == b and b == c implies a == c, does not hold for this object.
Here's a demonstration:
[in] >>> x = Item(('a',4))
[in] >>> y = Item(('a',5))
[in] >>> hash('a')
[out] >>> 194817700
[in] >>> hash(x)
[out] >>> 194817700
[in] >>> hash(y)
[out] >>> 194817700
[in] >>> 'a' == x
[out] >>> True
[in] >>> 'a' == y
[out] >>> True
[in] >>> x == y
[out] >>> False
'''
__slots__ = ()
key, value = col(0), col(1)
def __hash__(self):
return hash(self.key)
def __eq__(self, other):
if isinstance(other, Item):
return tuple.__eq__(self, other)
return self.key == other
def __ne__(self, other):
return not self.__eq__(other)
def __str__(self):
return '%r: %r' % self
def __repr__(self):
return 'Item((%r, %r))' % self
class FrozenDict(frozenset):
''' Behaves in most ways like a regular dictionary, except that it's immutable.
It differs from other implementations because it doesn't subclass "dict".
Instead it subclasses "frozenset" which guarantees immutability.
FrozenDict instances are created with the same arguments used to initialize
regular dictionaries, and has all the same methods.
[in] >>> f = FrozenDict(x=3,y=4,z=5)
[in] >>> f['x']
[out] >>> 3
[in] >>> f['a'] = 0
[out] >>> TypeError: 'FrozenDict' object does not support item assignment
FrozenDict can accept un-hashable values, but FrozenDict is only hashable if its values are hashable.
[in] >>> f = FrozenDict(x=3,y=4,z=5)
[in] >>> hash(f)
[out] >>> 646626455
[in] >>> g = FrozenDict(x=3,y=4,z=[])
[in] >>> hash(g)
[out] >>> TypeError: unhashable type: 'list'
FrozenDict interacts with dictionary objects as though it were a dict itself.
[in] >>> original = dict(x=3,y=4,z=5)
[in] >>> frozen = FrozenDict(x=3,y=4,z=5)
[in] >>> original == frozen
[out] >>> True
FrozenDict supports bi-directional conversions with regular dictionaries.
[in] >>> original = {'x': 3, 'y': 4, 'z': 5}
[in] >>> FrozenDict(original)
[out] >>> FrozenDict({'x': 3, 'y': 4, 'z': 5})
[in] >>> dict(FrozenDict(original))
[out] >>> {'x': 3, 'y': 4, 'z': 5} '''
__slots__ = ()
def __new__(cls, orig={}, **kw):
if kw:
d = dict(orig, **kw)
items = map(Item, d.items())
else:
try:
items = map(Item, orig.items())
except AttributeError:
items = map(Item, orig)
return frozenset.__new__(cls, items)
def __repr__(self):
cls = self.__class__.__name__
items = frozenset.__iter__(self)
_repr = ', '.join(map(str,items))
return '%s({%s})' % (cls, _repr)
def __getitem__(self, key):
if key not in self:
raise KeyError(key)
diff = self.difference
item = diff(diff({key}))
key, value = set(item).pop()
return value
def get(self, key, default=None):
if key not in self:
return default
return self[key]
def __iter__(self):
items = frozenset.__iter__(self)
return map(lambda i: i.key, items)
def keys(self):
items = frozenset.__iter__(self)
return map(lambda i: i.key, items)
def values(self):
items = frozenset.__iter__(self)
return map(lambda i: i.value, items)
def items(self):
items = frozenset.__iter__(self)
return map(tuple, items)
def copy(self):
cls = self.__class__
items = frozenset.copy(self)
dupl = frozenset.__new__(cls, items)
return dupl
@classmethod
def fromkeys(cls, keys, value):
d = dict.fromkeys(keys,value)
return cls(d)
def __hash__(self):
kv = tuple.__hash__
items = frozenset.__iter__(self)
return hash(frozenset(map(kv, items)))
def __eq__(self, other):
if not isinstance(other, FrozenDict):
try:
other = FrozenDict(other)
except Exception:
return False
return frozenset.__eq__(self, other)
def __ne__(self, other):
return not self.__eq__(other)
if version == 2:
#Here are the Python2 modifications
class Python2(FrozenDict):
def __iter__(self):
items = frozenset.__iter__(self)
for i in items:
yield i.key
def iterkeys(self):
items = frozenset.__iter__(self)
for i in items:
yield i.key
def itervalues(self):
items = frozenset.__iter__(self)
for i in items:
yield i.value
def iteritems(self):
items = frozenset.__iter__(self)
for i in items:
yield (i.key, i.value)
def has_key(self, key):
return key in self
def viewkeys(self):
return dict(self).viewkeys()
def viewvalues(self):
return dict(self).viewvalues()
def viewitems(self):
return dict(self).viewitems()
#If this is Python2, rebuild the class
#from scratch rather than use a subclass
py3 = FrozenDict.__dict__
py3 = {k: py3[k] for k in py3}
py2 = {}
py2.update(py3)
dct = Python2.__dict__
py2.update({k: dct[k] for k in dct})
FrozenDict = type('FrozenDict', (frozenset,), py2)Itemहोने के लिए कुंजी के हैश एक साफ हैक है!
diff(diff({key}))फ्रोजनडिक्ट के आकार का रन टाइम अभी भी रैखिक है, जबकि नियमित रूप से औसत पहुंच का समय औसत मामले में स्थिर है।
मुझे लगता है कि मैं इस तरह से एक समारोह लिखने के लिए हर बार सोचता हूं:
def do_something(blah, optional_dict_parm=None):
if optional_dict_parm is None:
optional_dict_parm = {}optional_dict_parm = optional_dict_parm or {}
types.MappingProxyType({})
आप पैकेज frozendictसे उपयोग कर सकते हैं utilspie:
>>> from utilspie.collectionsutils import frozendict
>>> my_dict = frozendict({1: 3, 4: 5})
>>> my_dict # object of `frozendict` type
frozendict({1: 3, 4: 5})
# Hashable
>>> {my_dict: 4}
{frozendict({1: 3, 4: 5}): 4}
# Immutable
>>> my_dict[1] = 5
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Users/mquadri/workspace/utilspie/utilspie/collectionsutils/collections_utils.py", line 44, in __setitem__
self.__setitem__.__name__, type(self).__name__))
AttributeError: You can not call '__setitem__()' for 'frozendict' objectदस्तावेज़ के अनुसार :
फ्रेज़ेंडिक्ट (तानाशाही) : तानाशाही के प्रकार को स्वीकार करता है और एक स्पष्ट और अपरिवर्तनीय ताना देता है
फ्रेज़ेंडिक्ट स्थापित करें
pip install frozendictइसका इस्तेमाल करें!
from frozendict import frozendict
def smth(param = frozendict({})):
passहां, यह मेरा दूसरा जवाब है, लेकिन यह पूरी तरह से अलग तरीका है। पहला कार्यान्वयन शुद्ध अजगर में था। यह एक साइथन में है। यदि आप जानते हैं कि साइथन मॉड्यूल का उपयोग और संकलन कैसे किया जाता है, तो यह एक नियमित शब्दकोश के रूप में तेज़ है। एकल मान प्राप्त करने के लिए मोटे तौर पर .04 से .06 माइक्रो-सेकंड।
यह फ़ाइल "जमे हुए_डिक्स्ट्रोक्स" है
import cython
from collections import Mapping
cdef class dict_wrapper:
cdef object d
cdef int h
def __init__(self, *args, **kw):
self.d = dict(*args, **kw)
self.h = -1
def __len__(self):
return len(self.d)
def __iter__(self):
return iter(self.d)
def __getitem__(self, key):
return self.d[key]
def __hash__(self):
if self.h == -1:
self.h = hash(frozenset(self.d.iteritems()))
return self.h
class FrozenDict(dict_wrapper, Mapping):
def __repr__(self):
c = type(self).__name__
r = ', '.join('%r: %r' % (k,self[k]) for k in self)
return '%s({%s})' % (c, r)
__all__ = ['FrozenDict']यहाँ फ़ाइल "setup.py" है
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize('frozen_dict.pyx')
)यदि आपके पास साइथन स्थापित है, तो ऊपर दी गई दो फाइलों को एक ही डायरेक्टरी में सहेजें। कमांड लाइन में उस डायरेक्टरी में जाएँ।
python setup.py build_ext --inplace
python setup.py installऔर आपको किया जाना चाहिए।
का मुख्य नुकसान है namedtuple यह है कि इसका उपयोग करने से पहले इसे निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है, इसलिए यह एकल-उपयोग के मामलों के लिए कम सुविधाजनक है।
हालाँकि, एक व्यावहारिक समाधान है जिसका उपयोग ऐसे कई मामलों को संभालने के लिए किया जा सकता है। मान लें कि आप निम्न श्रुत के एक अपरिवर्तनीय समकक्ष चाहते हैं:
MY_CONSTANT = {
'something': 123,
'something_else': 456
}इसे इस तरह अनुकरण किया जा सकता है:
from collections import namedtuple
MY_CONSTANT = namedtuple('MyConstant', 'something something_else')(123, 456)इसे स्वचालित करने के लिए एक सहायक फ़ंक्शन लिखना भी संभव है:
def freeze_dict(data):
from collections import namedtuple
keys = sorted(data.keys())
frozen_type = namedtuple(''.join(keys), keys)
return frozen_type(**data)
a = {'foo':'bar', 'x':'y'}
fa = freeze_dict(data)
assert a['foo'] == fa.fooबेशक यह केवल फ्लैट डाइक के लिए काम करता है, लेकिन एक पुनरावर्ती संस्करण को लागू करना बहुत मुश्किल नहीं होना चाहिए।
getattr(fa, x)इसके बजाय करना है fa[x], keysअपनी उंगलियों पर कोई तरीका नहीं है , और अन्य सभी कारणों से मानचित्रण वांछनीय हो सकता है।
dictमैं इस पैटर्न को जंगली (गीथूब) में देखता हूं और इसका उल्लेख करना चाहता हूं:
class FrozenDict(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._hash = None
super(FrozenDict, self).__init__(*args, **kwargs)
def __hash__(self):
if self._hash is None:
self._hash = hash(tuple(sorted(self.items()))) # iteritems() on py2
return self._hash
def _immutable(self, *args, **kws):
raise TypeError('cannot change object - object is immutable')
__setitem__ = _immutable
__delitem__ = _immutable
pop = _immutable
popitem = _immutable
clear = _immutable
update = _immutable
setdefault = _immutableउदाहरण का उपयोग:
d1 = FrozenDict({'a': 1, 'b': 2})
d2 = FrozenDict({'a': 1, 'b': 2})
d1.keys()
assert isinstance(d1, dict)
assert len(set([d1, d2])) == 1 # hashableपेशेवरों
get(), keys(), items()( iteritems()py2 पर) और से सभी उपहार dictबॉक्स से बाहर स्पष्ट रूप से उन्हें लागू करने के बिनाdictजिसका अर्थ है प्रदर्शन ( dictसीपीथॉन में सी में लिखा गया है)isinstance(my_frozen_dict, dict)रिटर्न ट्रू - हालाँकि अजगर कई पैकेजों के उपयोग के लिए डक-टाइपिंग को प्रोत्साहित करता है isinstance(), इससे कई ट्वीक्स और कस्टमाइज़ेशन को बचाया जा सकता हैविपक्ष
__hash__थोड़ा तेज करना चाहते हैं ।मुझे कुछ के लिए एक बिंदु पर कुछ के लिए निश्चित कुंजियों तक पहुंचने की आवश्यकता थी जो कि विश्व स्तर पर एक तरह की चीज थी और मैं इसके लिए कुछ पर बस गया:
class MyFrozenDict:
def __getitem__(self, key):
if key == 'mykey1':
return 0
if key == 'mykey2':
return "another value"
raise KeyError(key)इसका उपयोग करें
a = MyFrozenDict()
print(a['mykey1'])चेतावनी: मैं अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए इसकी अनुशंसा नहीं करता क्योंकि यह कुछ बहुत ही गंभीर व्यापार बनाता है।
मूल भाषा समर्थन की अनुपस्थिति में, आप या तो इसे स्वयं कर सकते हैं या मौजूदा समाधान का उपयोग कर सकते हैं। सौभाग्य से पायथन अपने आधार कार्यान्वयन के विस्तार को आसान बनाता है।
class frozen_dict(dict):
def __setitem__(self, key, value):
raise Exception('Frozen dictionaries cannot be mutated')
frozen_dict = frozen_dict({'foo': 'FOO' })
print(frozen['foo']) # FOO
frozen['foo'] = 'NEWFOO' # Exception: Frozen dictionaries cannot be mutated
# OR
from types import MappingProxyType
frozen_dict = MappingProxyType({'foo': 'FOO'})
print(frozen_dict['foo']) # FOO
frozen_dict['foo'] = 'NEWFOO' # TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment
__hash__तरीके में थोड़ा सुधार हो सकता है। बस हैश की गणना करते समय एक अस्थायी चर का उपयोग करें, औरself._hashअंतिम मूल्य होने पर ही सेट करें । इस तरह एक और धागा एक हैश हो रहा है जबकि पहली गणना कर रहा है बस एक गलत मूल्य प्राप्त करने के बजाय अनावश्यक गणना करेगा।