collections模块

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。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器，主要用来计数   （不重要可以忘记）

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

1.namedtuple:   定义方法：   namedtuple('名称', [属性list]):

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)print(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：

import collections

port = collections.namedtuple('por',['x','y'])p = port(1,2)print(p.x)print(p.y)

#1

#2

2.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：

import collections

lis = collections.deque(['a','b','c','d'])lis.append('x')print(lis)   #deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'x'])lis.appendleft('z')print(lis)  #deque(['z', 'a', 'b', 'c', 'd', 'x'])

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。

3.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：

import collectionsd = dict([('x',1),('y',2),('z',3)])print(d) #{'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}od = collections.OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])print(od) #OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

4.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.get('k1'):            my_dict['k1'].append(value)        else:            my_dict['k1'] = [value]    else:        if my_dict.get('k2'):            my_dict['k2'].append(value)        else:            my_dict['k2'] = [value]print(my_dict)# {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]}

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 defaultdictvalues = [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) #defaultdict(
       
        , {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})
       

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

5.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})