Python 中的collections 模块
这个模块中实现了一些类，非常灵活。可以用于替代python 内置的dict 、list 、tuple 、set 类型。并且一些功能是这些内置类型所不存在的。
在网络上找了一些资料,重点说说collections 模块中的 deque 、defaultdict、Counter 类
1、class deque
类似于python 内置的 list ，不过它是一个双向的list。可以在任意一头进行操作
help(collections.deque)
class deque(__builtin__.object)
deque([iterable[, maxlen]]) --> deque object
deque 的参数应该时一个iterable.
Example:
In [1]: import collections
In [2]: d = collections.deque('abcdef')
In [3]: print d
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
In [4]: d.append('mm') #追加元素
In [5]: print d
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'mm'])
In [6]: d.appendleft('gg') #从左追加元素
In [7]: print d
deque(['gg', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'mm'])
In [8]: d.pop() # pop 一个元素
Out[8]: 'mm'
In [9]: print d
deque(['gg', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
In [10]: d.popleft() #从左pop 一个元素
Out[10]: 'gg'
In [11]: print d
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
In [12]: d.extend('xyz') #扩展
In [13]: print d
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'x', 'y', 'z'])
In [14]: d.extendleft('123') #左扩展
In [15]: print d
deque(['3', '2', '1', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'x', 'y', 'z'])
In [16]: d.reverse() #反转
In [17]: print d
deque(['z', 'y', 'x', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a', '1', '2', '3'])
In [22]: d.extend('1111')
In [23]: d.count('1') #统计一个元素的个数
Out[23]: 5
In [24]: print d
deque(['z', 'y', 'x', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a', '1', '2', '3', '1', '1', '1', '1'])
In [27]: d.rotate(2) #右旋转
In [28]: print d
deque(['1', '1', 'z', 'y', 'x', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a', '1', '2', '3', '1', '1'])
In [29]: d.rotate(-2) #左旋转
In [30]: print d
deque(['z', 'y', 'x', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a', '1', '2', '3', '1', '1', '1', '1'])
In [31]: d.clear() #清空
In [32]: print d
deque([])
另外在deque 函数中发现一个maxlen参数。主要是限制这个双向list 的 大小
In [34]: d = collections.deque(xrange(10),5) In [35]: print d deque([5, 6, 7, 8, 9], maxlen=5) In [36]:
2、class defaultdict
python 内置的dict 类型有一个setdefault 方法，这个方法的意思是。获取一个dict 中key 对应的value 。若这个key 不存在于dict 中，则在这个dict 设置 key, 这个key 对应的 value 为 defaultdict 设置的相应值
Example:
In [46]: d = {'Name':'God','Age':28}
In [52]: d.setdefault('Name') # 这个key 存在于dict 中，因此返回了对应的value
Out[52]: 'God'
In [48]: d.setdefault('test') # 这个key不存在于dict 中，因此它被set 到了dict中，没有指定value ，则value 为 None
In [49]: d
Out[49]: {'Age': 28, 'Name': 'God', 'test': None}
In [50]: d.setdefault('test2','test2value') # 这个key不存在于dict 中，因此它被set 到了dict中，指定value 为 "test2value"
Out[50]: 'test2value'
In [51]: d
Out[51]: {'Age': 28, 'Name': 'God', 'test': None, 'test2': 'test2value'}
而class defaultdict类似于dict 中的 setdefault函数. 只是它在初始化这个dict 的时候就已经设置了默认值.
Example:
#! /usr/bin/env python
import collections
def default_factory():
return "defualt value"
#在dict存在一个d['foo'] = 'bar' 的值。若获取不存在于dict中的key，
#则返回default_factory 函数的返回值
d = collections.defaultdict(default_factory,foo='bar')
print 'd:',d
print "foo=>",d.get('foo')
print "foo=>",d['foo']
print "var=>",d['bar']
print '*' * 20
# 定义的这个dict,若key 不存在于dict 中，则将这个key放到dict中，
# 并对这个key赋值为list
d = collections.defaultdict(list)
print 'd:',d
print "foo=>",d.get('foo')
print "foo=>",d['foo']
print "var=>",d['bar']
执行结果如下:
d: defaultdict(<function default_factory at 0x7f230849e8c0>, {'foo': 'bar'})
foo=> bar
foo=> bar
var=> defualt value
********************
d: defaultdict(<type 'list'>, {})
foo=> None
foo=> []
var=> []
3、class Counter
我感觉Counter 这个类比较牛，它接受一下几种类型的参数，并返回一个dict
>>> c = Counter() # a new, empty counter
>>> c = Counter('gallahad') # a new counter from an iterable
>>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2}) # a new counter from a mapping
>>> c = Counter(a=4, b=2) # a new counter from keyword args
看看都时什么样的结果：
In [1]: import collections
In [2]: c = collections.Counter()
In [3]: print c
Counter()
In [4]: c = collections.Counter('abcdefg')
In [5]: print c
Counter({'a': 1, 'c': 1, 'b': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'g': 1, 'f': 1})
In [6]: c = collections.Counter({'a': 4, 'b': 2})
In [7]: print c
Counter({'a': 4, 'b': 2})
In [8]: c = collections.Counter(a=4, b=2)
In [9]: print c
Counter({'a': 4, 'b': 2})
那么这个返回的dict 到底是一个什么样的结构呢? 用它自己的原话说是这样的
Elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values
以下通过它本身的几个实例来看具体的使用:
In [10]: c = collections.Counter('abcdeabcdabcaba')
In [12]: print c
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
In [13]: c.most_common(3) # 显示出个数最多的三个元素
Out[13]: [('a', 5), ('b', 4), ('c', 3)]
In [14]: sorted(c) # 过滤排重
Out[14]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
In [17]: d = collections.Counter('simsalabim')
In [18]: c.update(d) # 将d 这个counter 更新到c 中
In [19]: print c
Counter({'a': 7, 'b': 5, 'c': 3, 'd': 2, 'i': 2, 'm': 2, 's': 2, 'e': 1, 'l': 1})
总之，Counter 类 所对应的实例，可以参考dict 的方法去操作。在上例中可以使用help(c) 去获得相应的帮助信息。
4、namedtuple
namedtuple 不是collections模块中的类，而是collections模块中的一个函数。获取帮助:
>>> from collections import namedtuple
>>> help(namedtuple)
namedtuple(typename, field_names, verbose=False)
Returns a new subclass of tuple with named fields.
>>> Point = namedtuple('Point', 'x y')
>>> Point.__doc__ # docstring for the new class
'Point(x, y)'
>>> p = Point(11, y=22) # instantiate with positional args or keywords
>>> p[0] + p[1] # indexable like a plain tuple
33
>>> x, y = p # unpack like a regular tuple
>>> x, y
(11, 22)
>>> p.x + p.y # fields also accessable by name
33
>>> d = p._asdict() # convert to a dictionary
>>> d['x']
11
>>> Point(**d) # convert from a dictionary
Point(x=11, y=22)
>>> p._replace(x=100) # _replace() is like str.replace() but targets named fields
Point(x=100, y=22)
帮助信息中的所有实例都存在了。其中第一条就告诉了,通过namedtuple函数返回的是一个tuple的subclass
namedtuple 这个函数到底有什么好处呢? 举个例子来说吧。
假如要表示一个点的坐标，通常使用tuple (x,y)即可，但是单单的去写(x,y)除了自己明白外，其他人就不知道了。这是就是namedtuple出场的时候了 Point = namedtuple('Point','x,y') 。这样之后就存在了一个tuple 的 subclass ，且完全可以像tuple 一样的去使用。
5、OrderedDict
大家都知道，字典里面的内容是没有顺序的。但的确有时候我们希望字典里的东西能够按照key或者value的值排序后再输出来。这是可以使用OrderdDict 这个有顺序的字典了。
网络上摘录了一个普通字典和OrderedDict的比较实例：
import collections
print 'Regular dictionary:'
d={}
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
print k,v
print '\nOrderedDict:'
d=collections.OrderedDict()
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
print k,v
相应输出结果：
Regular dictionary: a A c C b B OrderedDict: a A b B c C
由于OrderedDict 的顺序性，两个OrderedDict字典中，若内容相同，但顺序不同，将会被认作为两个字典。
import collections
print 'Regular dictionary:'
d1={}
d1['a']='A'
d1['b']='B'
d1['c']='C'
d2={}
d2['c']='C'
d2['a']='A'
d2['b']='B'
print d1==d2
print '\nOrderedDict:'
d1=collections.OrderedDict()
d1['a']='A'
d1['b']='B'
d1['c']='C'
d2=collections.OrderedDict()
d2['c']='C'
d2['a']='A'
d2['b']='B'
print d1==d2
输出结果：
Regular dictionary: True OrderedDict: False
现实的生产环境中，我有的也许就是一个普通的字典。但同样要按照key 或者 value 进行排序。如何处理呢?
d = collections.OrderedDict() //定义一个OrderedDict的字典 l=sorted(m.items(),key=lambda e:e[1],reverse=True) //将普通的字典m，按照value值进行排序 // 若 e[0] ,则按照key值进行排序 // 将排序好的普通字典的值，在存放到具有顺序的OrderedDict字典中 for i in l: key,value=i d[key] = value print d