大家好，今天想简单总结一下Python里一个非常棒的模快： Collections
该模块实现了专门的容器数据类型，为Python的通用内置容器提供了替代方案，如果对源码感兴趣的朋友们可以在 Lib/collections/ init .py 路径下找到
基于我目前的学习经验，以下几种类型用的很多：
| 名称 | 简单解释 |
|---|---|
| defaultdict | dict子类调用工厂函数来提供缺失值 |
| counter | 用于计算可哈希对象的dict子类 |
| deque | 类似于列表的容器，可以从两端操作 |
| namedtuple | 用于创建具有命名字段的tuple子类的工厂函数 |
| OrderedDict | 记录输入顺序的dict |
如果你和我一样也是小白，看到什么工厂函数，可哈希对象，容器这些词汇不要慌，我第一次看是懵逼并直接跳过的，然而后来发现根本不需要太理解，如果大家感兴趣可以自己去查询，我主要通过大量实例来一个个理解
defaultdict
基础概念
“defaultdict”是在名为“collections”的模块中定义的容器。它需要一个函数（默认工厂）作为其参数。默认情况下设置为“int”，即0.如果键不存在则为defaultdict，并返回并显示默认值。
我用人话解释一下: 其实就是一个查不到key值时不会报错的dict
应用实例
首先我们来看一个用正常dict的例子，如果我们创建了一个叫person的字典，里面存储的key值为name，age，如果这时候尝试调用person['city']，会抛出KeyError错误，因为没有city这个键值：
person = {'name':'xiaobai','age':18}
print ("The value of key 'name' is : ",person['name'])
print ("The value of key 'city' is : ",person['city'])
Out: The value of key 'name' is : xiaobai
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\E560\Desktop\test.py", line 17, in <module>
print ("The value of key 'city' is : ",person['city'])
KeyError: 'city'
复制代码
现在如果我们用defaultdict再试试呢？
from collections import defaultdict
person = defaultdict(lambda : 'Key Not found') # 初始默认所有key对应的value均为‘Key Not Found’
person['name'] = 'xiaobai'
person['age'] = 18
print ("The value of key 'name' is : ",person['name'])
print ("The value of key 'adress' is : ",person['city'])
Out：The value of key 'name' is : xiaobai
The value of key 'adress' is : Key Not found
复制代码
这次没有问题了，其实最根本的原因在于当我们创建defaultdict时，首先传递的参数是所有key的默认value值，之后我们添加name，age进去的时候才会有所改变，当我们最终查询时，如果key存在，那就输出对应的value值，如果不存在，就会输出我们事先规定好的值‘Key Not Found’
除此之外，因为我们在创建defaultdict时，传参为所有key默认value值，因此利用这一特性，我们还可以实现其他功能,比如：
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
d['person'].append("xiaobai")
d['city'].append("paris")
d['person'].append("student")
for i in d.items():
print(i)
Out: ('person', ['xiaobai', 'student'])
('city', ['paris'])
复制代码
一个道理，我们默认所有key对应的是一个list，自然就可以在赋值时使用list的append方法了。再比如下面这个例子：
from collections import defaultdict
food = (
('jack', 'milk'),
('Ann', 'fruits'),
('Arham', 'ham'),
('Ann', 'soda'),
('jack', 'dumplings'),
('Ahmed', 'fried chicken'),
)
favourite_food = defaultdict(list)
for n, f in food:
favourite_food[n].append(f)
print(favourite_food)
Out：defaultdict(<class 'list'>,
{'jack': ['milk', 'dumplings'],
'Ann': ['fruits', 'soda'],
'Arham': ['ham'],
'Ahmed': ['fried chicken']})
复制代码
道理和上面差不多，这里大家可以自己拓展，展开想象，相信可能在某个时刻一定可以用的上defaultdict
counter
基础概念
Counter是dict的子类。因此，它是一个无序集合，其中元素及其各自的计数存储为字典。这相当于其他语言的bag或multiset。
我的理解就是一个计数器， 返回一个字典，key就是出现的元素，value就是该元素出现的次数
应用实例
计数器没啥可说的，还能干啥，计数呗！
from collections import Counter
#计数list
count_list = Counter(['B','B','A','B','C','A','B','B','A','C'])
print (count_list)
#计数tuple
count_tuple = Counter((2,2,2,3,1,3,1,1,1))
print(count_tuple)
Out：Counter({'B': 5, 'A': 3, 'C': 2})
Counter({1: 4, 2: 3, 3: 2})
复制代码
Counter一般不会用于dict和Set的计数，因为dict的key是唯一的，而Set本身就不能有重复元素
现在我们也可以直接把在defaultdict例子中用过food元组拿来计数：
from collections import Counter
food = (
('jack', 'milk'),
('Ann', 'fruits'),
('Arham', 'ham'),
('Ann', 'soda'),
('jack', 'dumplings'),
('Ahmed', 'fried chicken'),
)
favourite_food_count = Counter(n for n,f in food) #统计name出现的次数
print(favourite_food_count)
Out: Counter({'jack': 2, 'Ann': 2, 'Arham': 1, 'Ahmed': 1})
复制代码
deque
基础概念
在我们需要在容器两端的更快的添加和移除元素的情况下，可以使用deque. 我的个人理解是deque就是一个可以两头操作的容器，类似list但比列表速度更快
应用实例
deque的方法有很多，很多操作和list类似，也支持切片
from collections import deque
d = deque()
d.append(1)
d.append(2)
d.append(3)
print(len(d))
print(d[0])
print(d[-1])
Out: 3
1
3
复制代码
deque最大的特点在于我们可以从两端操作：
d = deque([i for i in range(5)]) print(len(d)) # Output: 5 d.popleft() # 删除并返回最左端的元素 # Output: 0 d.pop() # 删除并返回最右端的元素 # Output: 4 print(d) # Output: deque([1, 2, 3]) d.append(100) # 从最右端添加元素 d.appendleft(-100) # 从最左端添加元素 print(d) # Output: deque([-100, 1, 2, 3, 100]) 复制代码
除了这些deque的方法实在太多了，比如我再举几个常用的例子，首先我们定义一个deque时可以规定它的最大长度，deque和list一样也支持extend方法，方便列表拼接，但是deque提供双向操作：
from collections import deque d = deque([1,2,3,4,5], maxlen=9) #设置总长度不变 d.extendleft([0]) # 从左端添加一个list d.extend([6,7,8]) # 从右端拓展一个list print(d) Out：deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=9) 复制代码
现在d已经有9个元素了，而我们规定的maxlen=9，这个时候如果我们从左边添加元素，会自动移除最右边的元素，反之也是一样：
d.append(100)
print(d)
d.appendleft(-100)
print(d)
Out: deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 100], maxlen=9)
deque([-100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=9)
复制代码
deque还有很多其他的用法，大家根据各自的需要去自己寻宝吧！
namedtuple
基础概念
名称元组。大家一看名字就会感觉和tuple元组有关，没错，我认为它是元组的强化版 namedtuple可以将元组转换为方便的容器。使用namedtuple，我们不必使用整数索引来访问元组的成员。
我觉得可以把namedtuple 视为 不可变的 字典
应用****实例
首先，让我们先回顾一下普通元组是如何访问成员的：
person = ('xiaobai', 18)
print(person[0])
out：xiaobai
复制代码
现在我们看看namedtuple（名称元组）的强大之处：
from collections import namedtuple
Person = namedtuple('Person', 'name age city') # 类似于定义class
xiaobai = Person(name="xiaobai", age=18, city="paris") # 类似于新建对象
print(xiaobai)
Out：Person(name='xiaobai', age=18, city='paris')
复制代码
我们创建namedtuple时非常像定义一个class，这里Person好比是类名，第二个参数就是namedtuple的值的名字了，我感觉很像class里的属性，不过这里不用加逗号分离，下面让我们看看如何访问namedtuple的成员：
print(xiaobai.name)
print(xiaobai.age)
print(xiaobai.city)
out：xiaobai
18
paris
复制代码
"爽啊，爽死了"，郭德纲看到这里不禁赞叹
这种无限接近class调用属性的方式还是非常不错的，在一些实际场景很有用。 最后还有一点千万不要忘了，我们不能修改namedtuple里的值：
xiaobai.name = 'laobai'
Out：Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\E560\Desktop\test.py", line 5, in <module>
xiaobai.name = 'laobai'
AttributeError: can't set attribute
复制代码
OrderedDict
基础概念
“OrderedDict” 本身就是一个dict，但是它的特别之处在于会记录插入dict的key和value的顺序
应用实例
from collections import OrderedDict
d = {}
d['a'] = 1
d['b'] = 2
d['c'] = 3
d['d'] = 4
print(d)
Out:{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}
复制代码
大家可以看到，这是一个普通的dict，因为无序，即使我们依次添加了a,b,c,d 四个键并赋予value，但是输出的顺序并不可控。OrderedDict的出现就是为了解决这个问题：
from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d['a'] = 1
d['b'] = 2
d['c'] = 3
d['d'] = 4
print(d)
Out：OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
复制代码
这回输出时好多了，因为会自动记录插入的顺序，同理，如果我们删除一个key, OrderedDict的顺序不会发生变化：
from collections import OrderedDict
print("Before deleting:\n")
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
od['d'] = 4
for key, value in od.items():
print(key, value)
print("\nAfter deleting:\n")
od.pop('c')
for key, value in od.items():
print(key, value)
print("\nAfter re-inserting:\n")
od['c'] = 3
for key, value in od.items():
print(key, value)
Out：Before deleting:
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)
('d', 4)
After deleting:
('a', 1)
('b', 2)
('d', 4)
After re-inserting:
('a', 1)
('b', 2)
('d', 4)
('c', 3)
复制代码
总结
今天为大家简单介绍了collections的一些基础容器类型，包括：
| 容器类型 | 特点 |
|---|---|
| defaultdict | 找不到Key不会报错的dict |
| counter | 计数器，key为出现的元素，value为该元素出现的次数 |
| deque | 一个可以双向操作的list |
| namedtuple | 用于创建具有命名字段的tuple |
| OrderedDict | 记录key输入顺序的dict |
我觉得把它们叫做宝藏感觉还是不过分的，因为这些容器在真实使用场景中非常有用，而且我发现很多教程不会提到，因此衷心希望可以帮到大家，如果我哪里介绍有错误或者遗漏，希望大家留言指出，让我们一起进步！