模块介绍

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
Counter: 计数器，主要用来计数
OrderedDict: 有序字典
defaultdict: 带有默认值的字典

应用

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

这时，namedtuple就派上了用场：

from collections import namedtuple
point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = point(1, 2)
print(p.x, p.y)
# 答案：
# 1 2

定义一个点

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

#namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque　

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)
# 答案：
# deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

插入数据

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

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(type(od), od['a'])
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
print(od.keys())
# 答案：
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
<class 'collections.OrderedDict'> 1
odict_keys(['z', 'y', 'x'])

View Code

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序。

defaultdict

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即： { 'k1' : 大于 66 , 'k2' : 小于 66 }：

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
my_dict = {}
for value in values:
    if value > 66:
        if my_dict.__contains__('k1'):   # 用于判断键是否存在于字典中，如果键在字典dict里返回true，否则返回false。
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k1'] = [value]
    else:
        if my_dict.__contains__('k2'):
            my_dict['k2'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'] = [value]
print(my_dict)
# 答案：
{'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]}

原始方法

from collections import defaultdict
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
my_dict = defaultdict(list)
for value in values:
    if value > 66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)
print(my_dict)
# 答案：
defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})

defaultdict方法

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'

Counter

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

其他详细内容 点击这里

Python模块之collections