1.nametulpe

 # tuple 可以表示不变集合 列如坐标 point = (1,1)
# 缺点是 只可以通过下标方式访问 #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。
from collections import namedtuple point = namedtuple("point", ['x', 'y'])
p = point(1, 2) print(p.x)
print(isinstance(p, Point)) # Ture
print(isinstance(p, tuple)) # Ture
print(p.y)
# Point对象是tuple的一种子类 #类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆
# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

 2.deque

 #双向队列
#定义长度,可用于历史记录的查询
# 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 from collections import deque q = deque([7,8,9],maxlen=10)
q.append(1)
print(q) # 详情参照: https://www.cnblogs.com/mangmangbiluo/articles/9805939.html

3.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 返回
'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。

 

 4. 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) # dict的Key是无序的 {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的 rderedDict([('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)

5.Counter

# Counter是一个简单的计数器,例如,统计字符出现的个数 词频统计器
>>> 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。

参照:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/973805065315456

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