collections模块

一、collections模块

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：namedtuple、deque、Counter、OrderedDict和defaultdict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter: 计数器，主要用来计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典

1、namedtuple

命名元组有助于对元组每个位置赋予意义，并且让我们的代码有更好的可读性和自文档性。
你可以在任何使用元组地方使用命名元组。
在例子中我们会创建一个命名元组以展示为元组每个位置保存信息。

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])  # 定义命名元组
>>> p = Point(10, y=20)  # 创建一个对象
>>> p
Point(x=10, y=20)
>>> p.x + p.y
30
>>> p[0] + p[1]  # 像普通元组那样访问元素
30
>>> x, y = p     # 元组拆封
>>> x
10
>>> y
20

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
namedtuple('名称', [属性list]):

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

2、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.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
>>> q.remove('a')
>>> q
deque(['y', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()，pop(),remove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。

3、Counter
Counter 是一个有助于hashable对象计数的dict子类。它是一个无序的集合，目的是用来跟踪值出现的次数，其中hashable对象的元素存储为字典的键，它们的计数存储为字典的值，计数可以为任意整数，包括零和负数。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

Counter 示例
下面我们来看一个例子，例子中我们查看 Python 的 LICENSE 文件中某些单词出现的次数。

>>> from collections import Counter
>>> import re
>>> path = '/usr/lib/python3.4/LICENSE.txt'
>>> words = re.findall('w+', open(path).read().lower())
>>> Counter(words).most_common(10)
[('the', 80), ('or', 78), ('1', 66), ('of', 61), ('to', 50), ('and', 48), ('python', 46), ('in', 38), ('license', 37), ('any', 37)]

Counter 对象有一个叫做 elements() 的方法，其返回的序列中，依照计数重复元素相同次数，元素顺序是无序的。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['b','b','a', 'a', 'a', 'a']

most_common() 方法返回最常见的元素及其计数，顺序为最常见到最少。

>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

4、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。（python3中dict的key已经默认是有序的了）
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']

5、defaultdict

defaultdict 是内建 dict 类的子类，它覆写了一个方法并添加了一个可写的实例变量。其余功能与字典相同。
defaultdict() 第一个参数提供了 default_factory 属性的初始值，默认值为 None，default_factory 属性值将作为字典的默认数据类型。
所有剩余的参数与字典的构造方法相同，包括关键字参数。
同样的功能使用 defaultdict 比使用 dict.setdefault 方法快。

defaultdict 用例

>>> 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])])
在例子中你可以看到，即使 defaultdict 对象不存在某个键，它会自动创建一个空列表。

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'

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。

例子：

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}

l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]
result = {}
for i in l1:
    if i>=66:
        if 'k1' not in result:
            result['k1'] = []
        result['k1'].append(i)
    else:
        if 'k2' not in result:
            result['k2'] = []
        result['k2'].append(i)

print(result)
# {'k2': [11, 22, 33, 44, 55], 'k1': [66, 77, 88, 99, 90]}

用defaultdict方法如下：
from collections import defaultdict
l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]
result = defaultdict(list)
for i in l1:
    if i>=66:
        result['k1'].append(i)
    else:
        result['k2'].append(i)
        
print(result)
# defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55], 'k1': [66, 77, 88, 99, 90]})

for k in result:
    print('{}:{}'.format(k, result[k]))
# k2:[11, 22, 33, 44, 55]
# k1:[66, 77, 88, 99, 90]