Python中好用又高效的Collections 模块
Collections 模块
本文将简单介绍一个Python模块Collections。这个模块实现了一些很好用的数据结构，可以帮助我们解决不同的实际问题。
collections模块.png
import collections可以通过import collections导入该模块的方法，现在我们进入ipython3然后使用dir(collections)查看collections下都有哪些可以用的类。
In [1]: import collections
In [2]: dir(collections)
Out[2]:
['ChainMap',
'Counter',
'OrderedDict',
'UserDict',
'UserList',
'UserString',
'_Link',
'_OrderedDictItemsView',
'_OrderedDictKeysView',
'_OrderedDictValuesView',
'__all__',
'__builtins__',
'__cached__',
'__doc__',
'__file__',
'__getattr__',
'__loader__',
'__name__',
'__package__',
'__path__',
'__spec__',
'_chain',
'_collections_abc',
'_count_elements',
'_eq',
'_heapq',
'_iskeyword',
'_itemgetter',
'_nt_itemgetters',
'_proxy',
'_recursive_repr',
'_repeat',
'_starmap',
'_sys',
'abc',
'defaultdict',
'deque',
'namedtuple']根据官方文档： 这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器
dict,list,set, 和tuple的替代选择。
tuple的功能
tuple的功能.png
Counter
Counter是一个dict子类，可帮助计算可哈希对象的值。在其中，元素存储为字典的键，值可以为零或负值。
在下例中，我们可以找到文件单词出现的次数:
from collections import Counter
sentence = "I can because i think i can"
# Counter是一个简单的计数器，可以数组中统计字符出现的个数：
counts = Counter(sentence.split())
print(counts) # Counter({'can': 2, 'i': 2, 'I': 1, 'because': 1, 'think': 1})Counter对象有一个elements的方法，该方法在元素上返回迭代次数超过元素计数的迭代器。元素以任意顺序返回。
In [7]: c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
In [8]: list(c.elements())
Out[8]: ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common是一种返回最常见元素及其计数（从最常见到最小）的方法。
In [9]: Counter('this is a test sentence').most_common(3)
Out[9]: [('t', 4), ('s', 4), (' ', 4)]defaultdict
defaultdict是类似于字典的对象，它提供字典提供的所有方法，但将第一个参数（default_factory）作为字典的默认数据类型。使用defaultdict比使用dict.set_default方法执行相同操作更快。
>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
... d[k].append(v)
...
>>> d.items()
dict_items([('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])])在该示例中，即使defaultdict对象中没有键，您也可以看到它会自动创建一个空列表。list.append然后有助于将值附加到列表中。
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'nametuple
命名元组有助于了解元组中每个位置的含义，并允许我们以更好的可读性和自记录代码进行编码。您可以在使用元组的任何地方使用它们。在示例中，我们将创建一个命名元组以显示点的保留信息。
Named tuple
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) # Defining the namedtuple
>>> p = Point(10, y=20) # Creating an object
>>> p
Point(x=10, y=20)
>>> p.x + p.y
30
>>> p[0] + p[1] # Accessing the values in normal way
30
>>> x, y = p # Unpacking the tuple
>>> x
10
>>> y
20deque
deque就是我们数据结构中听说的双端队列，Python已经帮我实现了这个功能。
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。
OrderedDict
顾名思义，有序字典。当我们使用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']ChainMap
3.3 新版功能.
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。
站在巨人的肩膀上：
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