Python內置模塊collections是什么

Python內置模塊collections是什么？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

collections模塊

Python內置模塊，在內置數據類型（dict、list、set、tuple）的基礎上，collections模塊還提供了幾個額外的數據類型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1、namedtuple: 生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple。

2、deque: 雙端隊列，可以快速的從頭或尾追加和刪除元素。

3、Counter: 計數器，主要用來計數。

4、OrderedDict: 有序字典。

5、defaultdict: 帶有默認值的字典。

namedtuple：命名元組

我們知道元組是不可被修改的容器，如元組（10，2），單從這個元組的元素來看，我們不知道這個元組的元素到底表示的是什么。它可以表示一對普通數字，亦可以表示一個坐標軸的兩個坐標，還可以表示10的2次冪等，為了解決這個問題namedtuple應運而生。下面是基礎示例：

我們假設（10，2）是一個坐標：

from collections import namedtuple
# 創建命名元組對象命名，并指定元組長度
point = namedtuple("point",["x","y"])
# 創建命名元組
tuple_1 = point(10,2)
# 以x,y的形式打印元素
print(tuple_1.x,tuple_1.y)

打印內容如下

10 2

下面以計算長方體體積為例：

from collections import namedtuple
# 創建命名元組對象命名，并指定元組長度
Cuboid = namedtuple("Cuboid",["len","width","height"])
# 創建命名元組
tuple_1 = Cuboid(10,8,6)
# 對比兩種打印方式我們就可以看出
# 第一種明顯比第二種打印方式更容易理解
print(tuple_1.len * tuple_1.width * tuple_1.height)
print(tuple_1[0] * tuple_1[1] * tuple_1[2])

打印內容如下

480
480

由上面的示例可以知道有時候利用命名元組引用元素的時候，我們可以更容易理解元素所表示的是什么。這樣對代碼的理解會更好。

deque：雙端隊列

deque與列表類似都是線性存儲，但是隊列只支持在隊列的頭部和尾部追加和刪除元素，屬于列表的特殊版。在插入元素和刪除元素的效率上比列表更快。因為列表不僅可以在頭部和尾部追加和刪除元素，還可以在任意位置追加和刪除元素。每當列表刪除一個非頭部和尾部元素的時候，列表就要重新進行排序以保證列表的線性存儲。如下圖所示：

由上圖我們知道元素30對應的內存地址是3，刪除元素30后，為保證列表的線性，元素40和元素50內存地址都向前移了一位，元素40的內存地址由原來的4變成3，元素50的內存地址由原來的5變成4。如果把列表的第一個元素刪除了，后面的整個列表都會依次向前補齊位置。而雙端隊列不會，無論是刪除隊列的頭還是尾隊列的整體不會進行補位的操作。

from collections import deque
deque_list = deque([1,2,3,4])
deque_list.appendleft("a")  # 向頭部追加元素
deque_list.append("z")      # 向尾部追加元素
print("追加后的數據是：",deque_list)
deque_list.pop()  # 刪除尾部元素
deque_list.popleft()  # 刪除頭部元素
print("刪除后的數據是：",deque_list)

打印內容如下

追加后的數據是： deque(['a', 1, 2, 3, 4, 'z'])
刪除后的數據是： deque([1, 2, 3, 4])

OrderedDict：有序字典，有序字典是按照鍵插入順序進行排列的（Python3.X的字典是按著鍵插入順序進行排序的，Python2.X的字典鍵是按照ASCII表的順序進行排序。）

如下：Python2.7中進行測試。

dict_1 = {}
dict_1["z"] = 1
dict_1["c"] = 3
dict_1["a"] = 2
dict_od = OrderedDict()  # 有序字典
dict_od["z"] = 1
dict_od["c"] = 3
dict_od["a"] = 2
print(dict_1)
print(dict_od)  # 打印有序字典

打印內容如下

{'a': 2, 'c': 3, 'z': 1}
OrderedDict([('z', 1), ('c', 3), ('a', 2)])

defaultdict：默認字典，我感覺這個還是有些用的。

1、如果默認字典的鍵不存在，不會報錯。

2、在定義默認字典時可以指定值的類型。

示例：將列表中大于3的元素保存到字典的“a”鍵中，將小于3的元素保存到字典的“b”鍵中。

如下：使用普通字典的方法。

list_1 = [1,2,3,4,5,6]
dict_1 = {}
for i in list_1:
    if i > 3:
        if "a" in dict_1:
            dict_1["a"].append(i)
        else:
            dict_1["a"] = [i]
    else:
        if "b" in dict_1:
            dict_1["b"].append(i)
        else:
            dict_1["b"] = [i]
print(dict_1)

打印內容如下

{'b': [1, 2, 3], 'a': [4, 5, 6]}

如下：使用默認字典的方法。

from collections import defaultdict
list_1 = [1,2,3,4,5,6]
dict_d = defaultdict(list)  # 定義默認字典
for i in list_1:
    if i > 3:
        dict_d["a"].append(i)
    else:
        dict_d["b"].append(i)
print(dict_d)
# 打印內容如下
defaultdict(<class 'list'>, {'b': [1, 2, 3], 'a': [4, 5, 6]})

對比兩個代碼段可以發現使用默認字典的方式代碼更加簡潔，結構更加清晰明了。

Counter：統計可迭代對象中每個元素出現的次數。

from collections import Counter
list_1 = ["a","b","a",1,2,3,1]
print(Counter(list_1))
# 打印內容如下
Counter({'a': 2, 1: 2, 'b': 1, 2: 1, 3: 1})

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