2023-03-31

PythonのOrderedDict

OrderedDictとは

Pythonでは、キーと値のペアを格納する組み込みデータ構造である辞書が存在します。辞書は順序を持たないため、要素の順序は保持されません。しかし、要素の順序を保持する必要がある場合があります。OrderedDictは、追加された順序で要素の順序を維持するcollectionsモジュールからの特殊な辞書サブクラスです。これにより、順序付きのデータを簡単に操作および取得できます。

OrderedDictの作成

空のOrderedDictを作成するには、collectionsモジュールからOrderedDictクラスをインポートしてインスタンス化します。

python

from collections import OrderedDict
my_ordered_dict = OrderedDict()

キーと値のペアでOrderedDictを初期化する場合は、タプルのリストまたはキーワード引数として渡すことができます。

python

from collections import OrderedDict

# Using a list of tuples
my_ordered_dict = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# Using keyword arguments
my_ordered_dict = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

既存のイテラブルから辞書を作成するための簡潔な方法である辞書内包表記を使用して、OrderedDictを作成することができます。

python

from collections import OrderedDict

squares = OrderedDict((i, i * i) for i in range(1, 6))

これにより、1から5のキーとそれに対応する平方値を持つOrderedDictが作成されます。

OrderedDictの操作

要素へのアクセス

通常の辞書と同じように、OrderedDictの要素にアクセスするには同じ方法を使用できます。

python

from collections import OrderedDict

my_ordered_dict = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

# Accessing a value using its key
value = my_ordered_dict['a']

要素の追加と更新

OrderedDictに要素を追加および更新する方法は通常の辞書と似ています。

python

from collections import OrderedDict

my_ordered_dict = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

# Adding a new key-value pair
my_ordered_dict['d'] = 4

# Updating an existing key-value pair
my_ordered_dict['b'] = 5

要素の削除

OrderedDictから要素を削除するには、delキーワードまたはpop()メソッドを使用できます。

python

from collections import OrderedDict

my_ordered_dict = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

# Deleting an element using the del keyword
del my_ordered_dict['b']

# Deleting an element using the pop() method
value = my_ordered_dict.pop('c')

OrderedDictの反転

OrderedDictの要素の順序を反転するには、reversed()関数を使用できます。

python

from collections import OrderedDict

my_ordered_dict = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

reversed_ordered_dict = OrderedDict(reversed(my_ordered_dict.items()))

OrderedDictのソート

OrderedDictの要素をソートするには、sorted()関数を使用できます。

python

from collections import OrderedDict

my_ordered_dict = OrderedDict(a=3, b=1, c=2)

# Sort by keys
sorted_by_key = OrderedDict(sorted(my_ordered_dict.items()))

# Sort by values
sorted_by_value = OrderedDict(sorted(my_ordered_dict.items(), key=lambda x: x[1]))

2つのOrderedDictのマージ

2つのOrderedDictをマージするには、update()メソッドを使用できます。

python

from collections import OrderedDict

dict1 = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)
dict2 = OrderedDict(d=4, e=5, f=6)

dict1.update(dict2)

OrderedDictを通常の辞書に変換

OrderedDictを通常の辞書に戻すには、dict()コンストラクタを使用できます。

python

from collections import OrderedDict

my_ordered_dict = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

regular_dict = dict(my_ordered_dict)

OrderedDictの実用例

順序が重要な要素を使用する必要があるさまざまなシナリオでOrderedDictを使用できます。

設定ファイルの解析と生成

特定の順序で保持する必要があるセクションとキーと値のペアを含む設定ファイルがある場合を考えます。

config.ini

[General]
language = English
timezone = UTC

[Database]
host = localhost
port = 5432

OrderedDictを使用して、設定ファイルの内容を解析して保存することができます。

python

from collections import OrderedDict
import configparser

config = configparser.ConfigParser(dict_type=OrderedDict)
config.read('config.ini')

for section in config.sections():
    print(f"[{section}]")
    for key, value in config[section].items():
        print(f"{key} = {value}")
    print()

順序が重要なJSONオブジェクト

キーの順序を維持する必要があるJSONオブジェクトを使用する場合、OrderedDictを使用してデータを処理できます。

python

import json
from collections import OrderedDict

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'

# Load JSON data into an OrderedDict
data = json.loads(json_string, object_pairs_hook=OrderedDict)

# Modify the data
data['age'] = 31

# Dump the OrderedDict back to a JSON string
new_json_string = json.dumps(data, indent=2)
print(new_json_string)

LRUキャッシュの実装

LRU（Least Recently Used）キャッシュは、もっとも使用されていないアイテムを最初に削除するキャッシュ置換ポリシーです。OrderedDictを使用して、このようなキャッシュを実装できます。

python

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache = OrderedDict()
        self.capacity = capacity

    def get(self, key: str):
        if key not in self.cache:
            return None
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]

    def put(self, key: str, value: int):
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)

# Example usage
cache = LRUCache(3)
cache.put('a', 1)
cache.put('b', 2)
cache.put('c', 3)
cache.put('d', 4)

print(cache.get('a'))  # None, as 'a' has been removed due to cache capacity
print(cache.get('b'))  # 2, as 'b' is still in the cache