提升Python程序运行效率的技巧：deque add方法

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言。但与此同时，Python程序也因其解释执行的特性而臭名昭著的慢。但是，Python也提供了许多有效地优化程序性能的技巧和方法，本文将着重介绍其中一种——deque的add方法。

一、什么是deque？

import collectionsdeque = collections.deque(maxlen=3)deque.append(1)deque.append(2)deque.append(3)print(deque)

deque是一个双端队列，支持从两端高效地添加和删除元素。在上述代码中，我们用collections模块创建了一个长度为3的deque并向其中添加了数值为1、2、3的元素。运行上述代码可以得到以下输出：

deque([1, 2, 3], maxlen=3)

从输出结果可以看出，当向deque中添加元素时，如果超过了指定的长度，队列的左端就会自动删除一个元素，保证队列的大小不超过指定的长度。

二、deque的add方法

deque提供了add方法，该方法可以同时向队列的左端和右端添加元素。下面是一个示例代码：

import collectionsdeque = collections.deque(maxlen=3)deque.append(1)deque.append(2)deque.append(3)deque.appendleft(4)print(deque)

在上述代码中，我们使用append和appendleft分别向deque的右端和左端添加了元素，运行代码后得到以下输出：

deque([4, 1, 2], maxlen=3)

从输出结果可以看出，add方法的调用顺序与传入元素的位置有关。在上面的示例中，我们先向右端添加了数值为1、2、3的元素，然后又向左端添加了数值为4的元素，最终得到的结果是4、1、2三个元素。

三、deque add方法的使用场景

当我们需要高效地维护一个固定大小的元素集合时，deque的add方法就可以派上用场了。例如：

1. 实时数据处理场景

在实时数据处理场景下，我们需要不断地从输入流中读取数据，并将这些数据添加到缓存中，以便下一步对这些数据进行处理。我们可以使用deque来维护一个固定大小的缓存，当读取到新数据时，直接调用add方法，将数据添加到缓存的右端。

下面是一个示例代码：

import collectionsimport randomdeque = collections.deque(maxlen=5)for i in range(20):    data = random.randint(1, 100)    deque.append(data)    print(f"add data {data}: {deque}")

在上面的代码中，我们模拟了一个实时数据处理场景，随机生成20个数值并将其添加到长度为5的deque对象中。运行上面的代码可以得到类似下面的输出：

add data 58: deque([58], maxlen=5)add data 38: deque([58, 38], maxlen=5)add data 39: deque([58, 38, 39], maxlen=5)add data 31: deque([58, 38, 39, 31], maxlen=5)add data 75: deque([58, 38, 39, 31, 75], maxlen=5)add data 6: deque([38, 39, 31, 75, 6], maxlen=5)add data 69: deque([39, 31, 75, 6, 69], maxlen=5)add data 65: deque([31, 75, 6, 69, 65], maxlen=5)add data 3: deque([75, 6, 69, 65, 3], maxlen=5)add data 80: deque([6, 69, 65, 3, 80], maxlen=5)add data 95: deque([69, 65, 3, 80, 95], maxlen=5)add data 56: deque([65, 3, 80, 95, 56], maxlen=5)add data 97: deque([3, 80, 95, 56, 97], maxlen=5)add data 13: deque([80, 95, 56, 97, 13], maxlen=5)add data 90: deque([95, 56, 97, 13, 90], maxlen=5)add data 59: deque([56, 97, 13, 90, 59], maxlen=5)add data 94: deque([97, 13, 90, 59, 94], maxlen=5)add data 81: deque([13, 90, 59, 94, 81], maxlen=5)add data 20: deque([90, 59, 94, 81, 20], maxlen=5)

从输出结果可以看出，当调用add方法向deque中添加新元素时，如果超过了指定的长度，队列的左端就会自动删除一个元素，保证队列的大小不超过指定的长度。在上面的示例中，当添加第6个元素时，队列的长度已经达到了指定的5，因此队列的左端就删除了第1个元素。

2. 缓存数据场景

在缓存数据场景下，我们需要维护一个大小有限的缓存用于存储热门数据，以减少访问数据库的次数。当有新数据需要添加到缓存中时，可以使用deque的add方法将新数据添加到缓存的左端，同时删除缓存中最老的数据。

下面是一个示例代码：

import collectionsclass Cache:    def __init__(self, capacity):        self.cache = collections.deque(maxlen=capacity)    def add(self, key, value):        if key in self.cache:            self.cache.remove(key)        self.cache.appendleft((key, value))        print(f"add key: {key} value: {value}, cache: {self.cache}")    def get(self, key):        for k, v in self.cache:            if k == key:                self.cache.remove((k, v))                self.cache.appendleft((k, v))                print(f"get key: {key} value: {v}, cache: {self.cache}")                return v        print(f"get key: {key} value: None, cache: {self.cache}")        return Nonecache = Cache(3)cache.add("A", 1)cache.add("B", 2)cache.add("C", 3)cache.get("A")  cache.add("D", 4)

在上面的代码中，我们定义了一个名为Cache的类，该类使用deque对象来维护一个固定长度的缓存。当我们调用Cache对象的add方法向缓存中添加新数据时，如果缓存中已经存在相同的key，则需要删除该key对应的旧值。同时调用get方法从缓存中获取数据时，如果数据存在于缓存中，则将其移动到缓存的左端，并返回数据的值，否则返回None。

运行上面的代码后，我们可以看到输出结果如下：

add key: A value: 1, cache: [('A', 1)]add key: B value: 2, cache: [('B', 2), ('A', 1)]add key: C value: 3, cache: [('C', 3), ('B', 2), ('A', 1)]get key: A value: 1, cache: [('A', 1), ('C', 3), ('B', 2)]add key: D value: 4, cache: [('D', 4), ('A', 1), ('C', 3)]

从输出结果可以看出，当添加新数据时，如果缓存已满，则队列的左端会自动删除一个元素，保证队列的大小不超过指定的长度。在上面的示例中，我们在添加第4个元素时，由于缓存已满，队列的左端就删除了最老的数据“B”。

四、总结

本文着重介绍了deque的add方法，并通过实际场景的示例代码演示了该方法的使用。deque的add方法可以高效地维护一个固定大小的元素集合，在实时数据处理和缓存数据场景下都非常有用。如果你还没有使用过deque，那么现在是时候开始了。