使用Python的内建模块collections的教程_Python

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
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：

1	`>>> 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。

定义一个class又小题大做了，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

namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

									>>> isinstance(p, Point)

									True

									>>> isinstance(p, tuple)

									True

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

1 2	`# 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')

									>>> q

									deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

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

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'

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
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)])

									>>> 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本身排序：

									>>> 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']

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

									from collections import OrderedDict

									class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

									  def __init__(self, capacity):

									    super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()

									    self._capacity = capacity

									  def __setitem__(self, key, value):

									    containsKey = 1 if key in self else 0

									    if len(self) - containsKey >= self._capacity:

									      last = self.popitem(last=False)

									      print 'remove:', last

									    if containsKey:

									      del self[key]

									      print 'set:', (key, value)

									    else:

									      print 'add:', (key, value)

									    OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

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，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。
小结

collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。

使用Python的内建模块collections的教程

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