【测试开发】python系列教程：collections库
【测试开发】python系列教程：collections库
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
namedtuple
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x)
print(p.y)结果：
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。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：
print(isinstance(p,Point))
print(isinstance(p,tuple))结果；
deque
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.appendleft(1)
q.append('2')
print(q)结果：
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。
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
d = defaultdict(lambda: 'None')
d['key1'] = 'abc'
print(d['key1'])
print(d['ddd'])结果展示
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。
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), ('c', 2), ('b', 3)])
print(d)
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)结果；
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序
ChainMap
ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。
什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。
import os, argparse
defaults = {'color': 'red', 'user': 'guest'}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v is not None}
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
print(combined['color'])
print(combined['user'])结果：
python tesone1.py -c 11
Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'shanghai':
c[ch] = c[ch] + 1
print(c)
c.update('guangzhou')
print(c)结果；
Counter({'h': 2, 'a': 2, 's': 1, 'n': 1, 'g': 1, 'i': 1})
Counter({'h': 3, 'a': 3, 'g': 3, 'n': 2, 'u': 2, 's': 1, 'i': 1, 'z': 1, 'o': 1})