collections模块的使用解析

namedtuple
namedtuple是一个函数，它用来建立一个自定义的tuple对象，而且规定了tuple元素的个数，并能够用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来，咱们用namedtuple能够很方便地定义一种数据类型，它具有tuple的不变性，又能够根据属性来引用，使用十分方便。

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

 

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。

 

defaultdict
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'

注意默认值是调用函数返回的，而函数在建立defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其余行为跟dict是彻底同样的。

 

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']

 

Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

 Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果能够看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其余字符各出现了一次。