python中的collections模块
- collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类，实现一些特定的数据类型，可以替代Python中常用的内置数据类型如dict,list,set和tuple。
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This module implements specialized container datatypes providing
alternatives to Python's general purpose built-in containers, dict,
list, set, and tuple.
* namedtuple factory function for creating tuple subclasses with named fields
* deque list-like container with fast appends and pops on either end
* ChainMap dict-like class for creating a single view of multiple mappings
* Counter dict subclass for counting hashable objects
* OrderedDict dict subclass that remembers the order entries were added
* defaultdict dict subclass that calls a factory function to supply missing values
* UserDict wrapper around dictionary objects for easier dict subclassing
* UserList wrapper around list objects for easier list subclassing
* UserString wrapper around string objects for easier string subclassing
''''
namedtuple
namedtuple('名称', [属性list]):
举个例子形象说明：
tuple元组可以表示不变集合，如原点的二维坐标可以表示成：a = (0, 0)
为了使我们看到（0，0）能知道它是一个坐标，我们可以用namedtuple：
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(0, 0)
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，同时可以用属性引用tuple的某个元素。
通过isinstance来验证创建的对象：
print(isinstance(p, Point))
print(isinstance(p, tuple))
输出结果均为true。
deque
list的索引访问速度很快，但因为list是线性存储，当数据量大的时候，插入和删除效率就变得很低,这时我们可以使用deque。deque是双向列表，适合用于队列和栈：
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
print(q)
q.appendleft('y')
print(q)
q.pop()
print(q)
q.popleft()
print(q)
deque([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘x’])
deque([‘y’, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘x’])
deque([‘y’, ‘a’, ‘b’, ‘c’])
deque([‘a’, ‘b’, ‘c’])
但deque和list不同
print(isinstance(q,list))
False
defaultdict
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会返回KeyError。而defaultdict的key不存在时，返回一个默认值：
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
print(dd['key1'])# key1存在
print(dd['key2'])# key2不存在，返回默认值
abc
N/A
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
print(isinstance(dd,dict))
True
OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)
{‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}
OrderedDict([(‘a’, 1), (‘b’, 2), (‘c’, 3)])
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
print(od.keys())
print(od)
odict_keys([‘z’, ‘y’, ‘x’])
OrderedDict([(‘z’, 1), (‘y’, 2), (‘x’, 3)])
Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
c[ch] = c[ch] + 1
print(c)
Counter({‘r’: 2, ‘g’: 2, ‘m’: 2, ‘p’: 1, ‘o’: 1, ‘a’: 1, ‘i’: 1, ‘n’: 1})
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符’g’、‘m’、'r’各出现了两次，其他字符各出现了一次。
print(isinstance(c,dict))
True
其他功能
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
c[ch] = c[ch] + 1
print(c['a']) # 默认将计数器中所有的字符认为一个键，然后统计键出现的次数，即键值。如果键不存在则返回0
print(c.__missing__(5)) # 对于不存在的元素，返回计数器为0
print(c.most_common(2)) # 获取出现次数的前2个字母排名
print(sorted(c.elements())) # 返回计数器中的所有元素，并且按照ascii码进行排序,个数小于1的元素不被包含。
c.update('aa') # 更新counter，增加a
print(c['a']) # 更新后a的个数
c.subtract('a') # 更新counter，减少a
print(c['a']) #更新后a的个数
1
0
[(‘r’, 2), (‘g’, 2)]
[‘a’, ‘g’, ‘g’, ‘i’, ‘m’, ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘r’, ‘r’]
3
2