经常使用模块-08collections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: 生成可使用名字来访问元素内容的tuple
• 2.deque: 双端队列，能够快速的从另一侧追加和推出对象
• 3.Counter: 计数器，主要用来计数
• 4.OrderedDict: 有序字典
• 5.defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple(具名元组)

咱们知道tuple能够表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就能够表示成：

p = (1, 2)

可是，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)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

用具名元组来记录一个城市的信息

>>> from collections import namedtuple
>>> City = namedtuple('City', 'name country population coordinates')  # 第一个是类名，第二个是类的各个字段的名字。后者能够是由数个字符串组成的可迭代对象，或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串
>>> tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)) 
>>> tokyo
City(name='Tokyo', country='JP', population=36.933, coordinates=(35.689722, 139.691667))
>>> tokyo.population 
36.933
>>> tokyo.coordinates
(35.689722, 139.691667)
>>> tokyo[1]
'JP'

相似的，若是要用坐标和半径表示一个圆，也能够用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，可是插入和删除元素就很慢了，由于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做的双向列表，适合用于队列和栈：

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

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就能够很是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作迭代时，咱们没法肯定Key的顺序。

若是要保持Key的顺序，能够用OrderedDict：

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
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自己排序：

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

defaultdict

有以下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将全部大于 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。

原生字典解决方法

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = {}

for value in  values:
    if value>66:
        if my_dict.has_key('k1'):
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k1'] = [value]
    else:
        if my_dict.has_key('k2'):
            my_dict['k2'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'] = [value]

defaultdict字典解决方法

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)

使用dict时，若是引用的Key不存在，就会抛出KeyError。若是但愿key不存在时，返回一个默认值，就能够用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，其中元素做为key，其计数做为value。计数值能够是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其余语言的bags或multisets很类似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c

输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
参考文献:
https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/11109089.html
https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/11109067.html#_label15