collections是Python中一个非常强大的容器数据模块。

1.创建升级版的元组--namedtupe

Python的元组(1,2,3)具有不可变性,但是单独的元组在无法满足现有需求时,可以使用升级版的元组,使用namedtupe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。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = "问道编程"
__date__ = "2019/03/18 12:37" from collections import namedtuple Point = namedtuple('Ponit', ['x', 'y']) # 实例化一个tupe对象,并规定了对象数量以及属性:x、y
p = Point(1,3) # 赋值
print(p.x) # 通过属性访问数据
print(p.y)

2.创建升级版的列表--deque

使用list存储数据时,可以非常方便的进行查询和尾部操作(append、pop),但是在头部添加、删除时效率很低(最大时间复杂度为n),所以有了deque,可以实现高效的头、尾的操作,适合用于队列和栈:

from collections import deque

q = deque([1,2,3])
q.append(6) # [1,2,3,6] 同list一样进行尾部添加、删除操作
q.pop() # [1,2,3]
q.appendleft('x') # ['x',1,2,3] 头部添加
q.popleft() # [1,2,3] 头部删除

3.创建升级版字典--defaultdict

常用的dict使用键值对存储数据,但当使用key访问匹配的值,而key不存在时会报错,而使用defaultdict可以规定一个默认值,当使用不存在的key查询字典的值时,会返回一个指定的默认值:

from collections import defaultdict

d = defaultdict(lambda: 'N/A')   # 创建defaultdict对象,是字典类型的子集,并规矩默认值是   N/A
d['a'] = 1
print(d['a']) # 1 正常输出
print(d['b']) # N/A key不存在时,输出默认值

4.创建有顺序的字典--OrderedDict

常用的dict是不记录键值对顺序的,使用OrderedDict可以创建相对有序的字典,该类型可记录字典的输入顺序,但不能自动进行排序:

from collections import OrderedDict

d = OrderedDict()
d['a'] = 1
d['b'] = 2 print(d.keys()) # ['a','b'] 会按照key值的录入顺序进行打印

5.创建多个字典的映射--ChainMap

官方解释:一个 ChainMap 类是为了将多个映射快速的链接到一起,这样它们就可以作为一个单元处理。它通常比创建一个新字典和多次调用 update() 要快很多。

通俗的说,是创建一将多个字典链接到一起的映射,底层通过list实现,查询时,从第一个字典映射开始查,如果第一个字典没有,查询第二个,依次类推,但是更新、删除数据时仅对于第一个字典映射操作。

通常在进行拼接命令行时,可以对参数进行优先选择,比如用户输入数据、环境传入、默认值。

参考:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html

6.功能强大的列表计数功能--Counter

from collections import Counter

arr = [1,2,3,3,3,6,2,2,2]  # 1出现1次,2出现4次,3出现3次,6出现1次
print(arr.count(3)) # 3 可以使用list的count方法获取指定值的出现次数
cou = Counter(arr)
pirnt(cou) # Counter({3: 3, 2: 2, 1: 1, 5: 1, 6: 1}) 属于字典的子集 for k,v in cou.items():
print(k,v) # 对Counter进行遍历,打印结果
print(cou.most_common(2)) # [(3,3),(2,2)]  返回出现次数最高的前两个数字及次数


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