发布于 2015-08-30 07:36:19 | 198 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
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，
并只返回在前N行中匹配成功的行：
from collections import deque
def search(lines, pattern, history=5):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for li in lines:
if pattern in li:
yield li, previous_lines
previous_lines.append(li)
# 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。如果你还不清楚什么是生成器，请参看4.3节。
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)。