基本介绍

我们都知道，python拥有一些内置的数据类型，比如说str，int，list，tuple，dict等，collections模块在这些内置数据类型的基础上，提供了几个额外的数据类型：

namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类

deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

Counter: 计数器，主要用来计数

OrderedDict: 有序字典

defaultdict: 带有默认值的字典

collections()

namedtuple主要用来产生可以使用名称来访问元素的数据对象,通常用来增强代码的可读性,在访问一些tuple类型的数据时尤其好用.

"""比如我们用户拥有一个这样的数据结构，每一个对象是拥有三个元素的tuple。

使用namedtuple方法就可以方便的通过tuple来生成可读性更高也更好用的数据结构。"""

from collections importnamedtuple

birth= namedtuple("Struct_time",["year","month","day"])

b1= birth(2018,9,5)print(type(b1)) #

print(b1.year) #2018

print(b1.month) #9

print(b1.day) #5

print(b1) #Struct_time(year=2018, month=9, day=5)

#可命名元组非常类似一个只有属性没有方法的类#['year','month','day']是对象属性名#Struct_time是类 的名字#这个类最大的特点就是一旦实例化 不能修改属性的值

depue  双端队列

deque其实是 double-ended queue 的缩写，翻译过来就是双端队列，它最大的好处就是实现了从队列 头部快速增加和取出对象: .popleft(), .appendleft() 。

你可能会说，原生的list也可以从头部添加和取出对象啊？就像这样：

li = [2,3,4]

li.insert(0,666)print(li) #[666, 2, 3, 4]

print(li[0]) #666

但是值得注意的是，list对象的这两种用法的时间复杂度是 O(n) ，也就是说随着元素数量的增加耗时呈 线性上升。而使用deque对象则是 O(1) 的复杂度，所以当你的代码有这样的需求的时候， 一定要记得使用deque。

作为一个双端队列，deque还提供了一些其他的好用方法，比如 rotate 等。

"""下面这个是一个有趣的例子，主要使用了deque的rotate方法来实现了一个无限循环

的加载动画"""

importsysimporttimefrom collections importdeque

fancy_loading= deque(">-------------------------")while 1:print("\r%s" % "".join(fancy_loading)),

fancy_loading.rotate(1)

sys.stdout.flush()

time.sleep(0.08)

运行结果:#一个无尽循环的跑马灯

>>-------------------------

->>------------------------

-->>-----------------------

--->>----------------------

---->>---------------------

----->>--------------------

------>>-------------------

Counter

计数器是一个非常常用的功能需求,collections也贴心的为你提供了这个功能.

"""下面这个例子就是使用Counter模块统计一段句子里面所有字符出现次数"""

from collections importCounter

s= """A Counter is a dict subclass for counting hashable objcts. \

It is an unordered collection where elements are stored as dictionary

keys and their counts are stored as dictionary values.

Counts are allowed to be any integer value including zero or negative

counts.

The Counter class is similar to bags or multisets in other languages."""\

.lower()

c=Counter(s)#获取出现频率最高的5个字符

print(c.most_common(5)) #[(' ', 55), ('e', 31), ('s', 25), ('a', 24), ('t', 24)]

OrderedDict

在Python2中，dict这个数据结构由于hash的特性，是无序的，这在有的时候会给我们带来一些麻烦， 幸运的是，collections模块为我们提供了OrderedDict，当你要获得一个有序的字典对象时，用它就对了。

python2:

#-*- coding: utf-8 -*-

from collections importOrderedDict

items=(

('A', 1),

('B', 2),

('C', 3)

)

regular_dict=dict(items)

ordered_dict=OrderedDict(items)print 'Regular Dict:'

for k, v inregular_dict.items():printk, vprint 'Ordered Dict:'

for k, v inordered_dict.items():printk, v#运行结果:

Regular Dict:

A1C3B2Ordered Dict:

A1B2C3

defaultdict

我们都知道，在使用Python原生的数据结构dict的时候，如果用 d[key] 这样的方式访问， 当指定的key不存在时，是会抛出KeyError异常的。

但是，如果使用defaultdict，只要你传入一个默认的工厂方法，那么请求一个不存在的key时， 便会调用这个工厂方法使用其结果来作为这个key的默认值。

from collections importdefaultdict

members=[#Age,name

["male","John"],

["male","Jack"],

["female","Lily"],

["male","Lily"],

["female","Lucy"]

]

result=defaultdict(list)for sex,name inmembers:

result[sex].append(name)print(result) #defaultdict(, {'male': ['John', 'Jack', 'Lily'], 'female': ['Lily', 'Lucy']})

上面只是非常简单的介绍了一下collections模块的主要内容，主要目的就是当你碰到适合使用 它们的场所时，能够记起并使用它们，起到事半功倍的效果。