原文：http://docs.pythontab.com/interpy/collections/collections/
容器(Collections)
Python附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。
我们将讨论的是：
- defaultdict
- counter
- deque
- namedtuple
- enum.Enum (包含在Python 3.4以上)
defaultdict
我个人使用defaultdict较多，与dict类型不同，你不需要检查key是否存在，所以我们能这样做：
1 from collections import defaultdict 2 3 colours = ( 4 ('Yasoob', 'Yellow'), 5 ('Ali', 'Blue'), 6 ('Arham', 'Green'), 7 ('Ali', 'Black'), 8 ('Yasoob', 'Red'), 9 ('Ahmed', 'Silver'), 10 ) 11 12 favourite_colours = defaultdict(list) 13 14 for name, colour in colours: 15 favourite_colours[name].append(colour) 16 17 print(favourite_colours)
运行输出
# defaultdict(<type 'list'>, # {'Arham': ['Green'], # 'Yasoob': ['Yellow', 'Red'], # 'Ahmed': ['Silver'], # 'Ali': ['Blue', 'Black'] # })
另一种重要的是例子就是：当你在一个字典中对一个键进行嵌套赋值时，如果这个键不存在，会触发keyError异常。 defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题。 首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子，然后提供一个使用defaultdict的解决方案。
问题：
1 some_dict = {} 2 some_dict['colours']['favourite'] = "yellow" 3 4 ## 异常输出：KeyError: 'colours'
解决方案：
1 import collections 2 tree = lambda: collections.defaultdict(tree) 3 some_dict = tree() 4 some_dict['colours']['favourite'] = "yellow" 5 6 ## 运行正常
你可以用json.dumps打印出some_dict，例如：
import json print(json.dumps(some_dict)) ## 输出: {"colours": {"favourite": "yellow"}}
counter
Counter是一个计数器，它可以帮助我们针对某项数据进行计数。比如它可以用来计算每个人喜欢多少种颜色：
1 from collections import Counter 2 3 colours = ( 4 ('Yasoob', 'Yellow'), 5 ('Ali', 'Blue'), 6 ('Arham', 'Green'), 7 ('Ali', 'Black'), 8 ('Yasoob', 'Red'), 9 ('Ahmed', 'Silver'), 10 ) 11 12 favs = Counter(name for name, colour in colours) 13 print(favs) 14 15 ## 输出: 16 ## Counter({ 17 ## 'Yasoob': 2, 18 ## 'Ali': 2, 19 ## 'Arham': 1, 20 ## 'Ahmed': 1 21 ## })
我们也可以在利用它统计一个文件，例如：
with open('filename', 'rb') as f: line_count = Counter(f) print(line_count)
deque
deque提供了一个双端队列，你可以从头/尾两端添加或删除元素。要想使用它，首先我们要从collections中导入deque模块：
from collections import deque
现在，你可以创建一个deque对象。
d = deque()
它的用法就像python的list，并且提供了类似的方法，例如：
1 d = deque() 2 d.append('1') 3 d.append('2') 4 d.append('3') 5 6 print(len(d)) 7 8 ## 输出: 3 9 10 print(d[0]) 11 12 ## 输出: '1' 13 14 print(d[-1]) 15 16 ## 输出: '3'
你可以从两端取出(pop)数据：
d = deque(range(5)) print(len(d)) ## 输出: 5 d.popleft() ## 输出: 0 d.pop() ## 输出: 4 print(d) ## 输出: deque([1, 2, 3])
我们也可以限制这个列表的大小，当超出你设定的限制时，数据会从对队列另一端被挤出去(pop)。
最好的解释是给出一个例子：
d = deque(maxlen=30)
现在当你插入30条数据时，最左边一端的数据将从队列中删除。
你还可以从任一端扩展这个队列中的数据：
1 d = deque([1,2,3,4,5]) 2 d.extendleft([0]) 3 d.extend([6,7,8]) 4 print(d) 5 6 ## 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
namedtuple
您可能已经熟悉元组。
一个元组是一个不可变的列表，你可以存储一个数据的序列，它和命名元组(namedtuples)非常像，但有几个关键的不同。
主要相似点是都不像列表，你不能修改元组中的数据。为了获取元组中的数据，你需要使用整数作为索引：
man = ('Ali', 30) print(man[0]) ## 输出: Ali
嗯，那namedtuples是什么呢？它把元组变成一个针对简单任务的容器。你不必使用整数索引来访问一个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)一样访问namedtuples，但namedtuples是不可变的。
现在你可以看到，我们可以用名字来访问namedtuple中的数据。我们再继续分析它。一个命名元组(namedtuple)有两个必需的参数。它们是元组名称和字段名称。
1 from collections import namedtuple 2 3 Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') 4 perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat") 5 6 print(perry) 7 8 ## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat') 9 10 print(perry.name) 11 12 ## 输出: 'perry'
在上面的例子中，我们的元组名称是Animal，字段名称是'name'，'age'和'type'。namedtuple让你的元组变得自文档了。你只要看一眼就很容易理解代码是做什么的。
你也不必使用整数索引来访问一个命名元组，这让你的代码更易于维护。
而且，namedtuple的每个实例没有对象字典，所以它们很轻量，与普通的元组比，并不需要更多的内存。这使得它们比字典更快。
然而，要记住它是一个元组，属性值在namedtuple中是不可变的，所以下面的代码不能工作：
from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat") perry.age = 42 ## 输出: ## Traceback (most recent call last): ## File "", line 1, in ## AttributeError: can't set attribute
你应该使用命名元组来让代码自文档，它们向后兼容于普通的元组，这意味着你可以既使用整数索引，也可以使用名称来访问namedtuple：
from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat") print(perry[0]) ## 输出: perry
最后，你可以将一个命名元组转换为字典，方法如下：
from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat") print(perry._asdict()) ## 输出: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ...
enum.Enum (Python 3.4+)
另一个有用的容器是枚举对象，它属于enum模块，存在于Python 3.4以上版本中（同时作为一个独立的PyPI包enum34供老版本使用）。Enums(枚举类型)基本上是一种组织各种东西的方式。
让我们回顾一下上一个'Animal'命名元组的例子。
它有一个type字段，问题是，type是一个字符串。
那么问题来了，万一程序员输入了Cat，因为他按到了Shift键，或者输入了'CAT'，甚至'kitten'？
枚举可以帮助我们避免这个问题，通过不使用字符串。考虑以下这个例子：
1 from collections import namedtuple 2 from enum import Enum 3 4 class Species(Enum): 5 cat = 1 6 dog = 2 7 horse = 3 8 aardvark = 4 9 butterfly = 5 10 owl = 6 11 platypus = 7 12 dragon = 8 13 unicorn = 9 14 # 依次类推 15 16 # 但我们并不想关心同一物种的年龄，所以我们可以使用一个别名 17 kitten = 1 # (译者注：幼小的猫咪) 18 puppy = 2 # (译者注：幼小的狗狗) 19 20 Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') 21 perry = Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat) 22 drogon = Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon) 23 tom = Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat) 24 charlie = Animal(name="Charlie", age=2, type=Species.kitten)
现在，我们进行一些测试：
>>> charlie.type == tom.type True >>> charlie.type <Species.cat: 1>
这样就没那么容易错误，我们必须更明确，而且我们应该只使用定义后的枚举类型。
有三种方法访问枚举数据，例如以下方法都可以获取到'cat'的值：
Species(1) Species['cat'] Species.cat
只是一个快速浏览collections模块的介绍，建议你阅读本文最后的官方文档。