集合Collections
Python附带一个模块包含了许多称为集合的容器数据类型。
defaultdictOrderedDictcounterdequenamedtupleenum.Enum(outside of the module; Python 3.4+)
defaultdict
我个人使用defaultdict相当多。 与dict不同，defaultdict不需要检查一个键是否存在。 所以我们可以这样做：
from collections import defaultdict
colours = (
('Yasoob', 'Yellow'),
('Ali', 'Blue'),
('Arham', 'Green'),
('Ali', 'Black'),
('Yasoob', 'Red'),
('Ahmed', 'Silver'),
)
favourite_colours = defaultdict(list)
for name, colour in colours:
favourite_colours[name].append(colour)
print(favourite_colours)
# output
# defaultdict(<type 'list'>,
# {'Arham': ['Green'],
# 'Yasoob': ['Yellow', 'Red'],
# 'Ahmed': ['Silver'],
# 'Ali': ['Blue', 'Black']
# })另外一个非常重要的用法是在字典中追加嵌套list。 如果一个键不在字典中，那么会产生一个KeyError。 defaultdict允许我们以一种聪明的方式绕开这个问题。 首先让我分享一个使用dict的例子，它引发了KeyError，然后我将使用defaultdict来分享一个解决方案。
问题：
some_dict = {}
some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
# Raises KeyError: 'colours'解决方案：
import collections
tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
some_dict = tree()
some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
# Works fine你可以打印 some_dict 用 json.dumps:
import json
print(json.dumps(some_dict))
# Output: {"colours": {"favourite": "yellow"}}OrderedDict
OrderedDict保持其键值按照最初插入的顺序排序。 覆盖现有key的值不会改变该键值的位置。 但是，删除并重新插入键值会将该键值移到字典的末尾。
无顺序：
colours = {"Red" : 198, "Green" : 170, "Blue" : 160}
for key, value in colours.items():
print(key, value)
# Output:
# Green 170
# Blue 160
# Red 198
# Entries are retrieved in an unpredictable order有顺序
from collections import OrderedDict
colours = OrderedDict([("Red", 198), ("Green", 170), ("Blue", 160)])
for key, value in colours.items():
print(key, value)
# Output:
# Red 198
# Green 170
# Blue 160
# Insertion order is preservedcounter
counter计数器允许我们计算特定项目的出现次数。 例如，它可以用来计算个人最喜欢的颜色的数量：
from collections import Counter
colours = (
('Yasoob', 'Yellow'),
('Ali', 'Blue'),
('Arham', 'Green'),
('Ali', 'Black'),
('Yasoob', 'Red'),
('Ahmed', 'Silver'),
)
favs = Counter(name for name, colour in colours)
print(favs)
# Output: Counter({
# 'Yasoob': 2,
# 'Ali': 2,
# 'Arham': 1,
# 'Ahmed': 1
# })同样可以用这个来计算一个文件中的最大相同行数
with open('filename', 'rb') as f:
line_count = Counter(f)
print(line_count)deque为您提供了一个双端队列，这意味着您可以从队列的任意一侧追加和删除元素。
from collections import deque
d = deque()
d.append('1')
d.append('2')
d.append('3')
print(len(d))
# Output: 3
print(d[0])
# Output: '1'
print(d[-1])
# Output: '3'你可以在两端pop值：
d = deque(range(5))
print(len(d))
# Output: 5
d.popleft()
# Output: 0
d.pop()
# Output: 4
print(d)
# Output: deque([1, 2, 3])你可以限制队列的最大长度。如果这样做当我们接收超出最大长度时，队里会在另外一端pop出。
d = deque(maxlen=30)
d = deque([1,2,3,4,5])
d.extendleft([0])
d.extend([6,7,8])
print(d)
# Output: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])namedtuple
你可能已经熟悉元组了。 一个元组基本上是一个不可变的list，它允许你存储由逗号分隔的一系列值。 他们就像list，但有几个关键的区别。 主要的一点是，不像list，你不能重新分配元组中的项目。 为了访问元组中的值，可以使用如下的整数索引：
man = ('Ali', 30)
print(man[0])
# Output: Ali那么现在是什么namedtuple？ 他们把元组变成方便的容器来完成简单的任务。 使用namedtuples，您不必使用整数索引来访问元组的成员。 你可以把namedtuple看作字典，但不同于字典，它们是不可变的。
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry)
# Output: Animal(name='perry', age=31, type='cat')
print(perry.name)
# Output: 'perry'现在你可以看到，我们可以通过使用一个名称来访问元组的成员。让我们再解析一下。 一个命名的元组有两个必需的参数。 它们是元组的名称和元组的field_names。 在上面的例子中，我们的元组名是’Animal’，而元组的field_names是’name’，’age’和’type’。 Namedtuple使你的元组自己生成文档。 快速浏览一下你的代码就可以很容易的理解到底发生了什么。 而且由于您不必使用整数索引来访问元组的成员，因此可以更容易地维护您的代码。 此外，由于namedtuple实例没有每个实例字典，所以它们是轻量级的，并且不需要比常规元组更多的内存。 这使得它们比字典更快。 但是，请记住，与元组一样，namedtuples中的属性是不可变的。
这意味着这是下面这是行不通的：
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
perry.age = 42
# Output: Traceback (most recent call last):
# File "", line 1, in
# AttributeError: can't set attribute你同样可以用index来访问：
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry[0])
# Output: perry你可以把namedtuple转化成字典
from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat")
print(perry._asdict())
# Output: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ...enum.Enum(Python 3.4+)
from collections import namedtuple
from enum import Enum
class Species(Enum):
cat = 1
dog = 2
horse = 3
aardvark = 4
butterfly = 5
owl = 6
platypus = 7
dragon = 8
unicorn = 9
# The list goes on and on...
# But we don't really care about age, so we can use an alias.
kitten = 1
puppy = 2
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat)
drogon = Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon)
tom = Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat)
charlie = Animal(name="Charlie", age=2, type=Species.kitten)
# And now, some tests.
>>> charlie.type == tom.type
True
>>> charlie.type
<Species.cat: 1>有三个方法去访问enumeration成员
Species(1)
Species['cat']
Species.cat腾讯云开发者
