python-collections模块小结（namedtuple、defaultdict、deque等）

collections中有很多模块，包括tuple这个是最基础的数据结构,而一些常用模块比如namedtuple、defaultdict等能让程序更加简洁明了，易读效率高，了解一下。

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拆包:
tuple=("周"，24，175) # 换成List也可以拆包
name, age, height =tuple  
name,*other =tuple 
print(name,other) # 输出周，[24,175]

什么叫可哈希？简单理解可哈希就是可不可以转化散列dict，不可变类型都可哈希（Python 中不可变类型有：int，float，string，tuple；可变类型有：list，dict，set等，numpy中的matrix和ndarray也是可变的），所以tuple可哈希，list不可以 

# namedtuple可创建类，创建简单对象时实用，创建class会创建很多内置对象而namedtuple不会,而且可以进行拆包转dict等操作，类不行
 User = namedtuple("User"，["name","age"]) # 相当于创建了User类，name和age是属性
 user=User("bobby",24)
print(user.name,user.age) #可输出user对象的name和age

# 函数参数*与**
User = namedtuple("User"，["name","age"，"degree"]) 
tuppp=("zhou",24) #定义一个变量
user= User(*tuppp，“master”)# *将元组按顺序传入，列不足补齐
#一般来讲，传参有两种方式，一种是*传的是元组，一种是**传的是字典
user=User("zhou",24) #元组
user=User(name="zhou",age=24) #字典
#上面说过传元组可用*[元组名] ，而传字典可用**[字典名]
 dictt={name:"zhou",age:24}
user=User(**dictt,degree="master") 
 
#defaultdict 
#一种题:统计列表同名项出现次数
list1=[1,2,1]
dict={}
for k in list1:
   if k not in dict:
      dict[k]=0
   else:dict[k]+=1
#另一方法利用默认值方式，性能更高，少做一次dict查询操作
for k in list1:
   dict.setdefault(k,0)
   dict[k]+=1
#利用defaultdict会更简单
from collections import defaultdict#别忘记要导入
dict1=defaultdict(list)#则dict的value默认为[]，int默认为0，如果传dict要注意不能直接用
dict1=defaultdict(int)
for k in list1:
   dict1[k]+=1#逻辑简单严谨

# 双端队列deque(c语言写的，效率高)
from collections import deque#别忘记要导入
deque_list=deque(["bo1","bo2"])#初始化，使用可迭代对象初始化，元组，列表或者字典的keys。一个良好习惯，列表里都存放同类型的数据，元组习惯可用于属性("name",24，175)
deque_list.appendleft("bo3")#deque多了很多对队列头尾的操作方式，其实list也有insert啊
#copy与deepcopy，浅拷贝只针对元素，比如list里有list这种可变对象，浅拷贝后list里的list还是同步变化。深拷贝可以避免这种情况
#deque是线程安全的，通过GIL全局解释技术，list不是线程安全的

# counter统计
from collections import deque#别忘记要导入
list1=["b1","b2","b1"]
cou=Counter(list1)#可迭代对象，list,tuple或者字符串
print(cou)#输出counter({"b1":2,"b2":1})，一个字典型的统计输出
#有update方法可以添加新元素等，有most_common可以统计出现最多次的元素，使用堆实现，效率高

# orderedDict有序的字典，这个有序指添加顺序，先添加哪个就排第一个，python3之后默认有序。orderedDict是dict子类，有额外方法，如popitem()移除最后一个键值对，move_to_end移动某一元素至最后
# chainMap就是把多个dict糅合成一个，但是不会产生新的引用，修改chainMap里的数据就是修改对应dict的数据