Python Collections介绍

Python的Collections模块包含了一些实用的数据结构，这些数据结构作为Python内置数据类型（如list、dict、set等）的补充，可以在特定场景下提供更好的性能和功能。以下是Collections模块中包含的主要类和功能：

 

1. **namedtuple()**：创建具有命名字段的元组子类的工厂函数。使用namedtuple可以创建结构化的数据对象，使其具有更好的可读性和易用性。

 

2. **deque**：双向队列数据结构，支持从头部或尾部高效地添加和删除元素。deque适用于需要频繁在队列两端添加和删除元素的场景，例如队列和栈。

 

3. **Counter**：字典子类，用于计数可哈希对象。Counter可以用于统计不同类型的数据，例如列表、元组或其他可迭代对象中元素的个数。

 

4. **OrderedDict**：字典子类，保留键值对的插入顺序。OrderedDict适用于需要记录键值对插入顺序的场景。

 

5. **defaultdict**：字典子类，提供默认值功能。defaultdict允许您为字典中的键定义默认值，当访问不存在的键时，会返回默认值。

 

6. ** ChainMap **：将多个字典或映射组合在一起，以便在单个对象中搜索键值。ChainMap提供了一种高效的方法来搜索和修改多个字典中的键值。

 

7. **deque**：双向队列数据结构，支持从头部或尾部高效地添加和删除元素。deque适用于需要频繁在队列两端添加和删除元素的场景，例如队列和栈。

 

8. **Counter**：字典子类，用于计数可哈希对象。Counter可以用于统计不同类型的数据，例如列表、元组或其他可迭代对象中元素的个数。

 

9. **OrderedDict**：字典子类，保留键值对的插入顺序。OrderedDict适用于需要记录键值对插入顺序的场景。

 

10. **defaultdict**：字典子类，提供默认值功能。defaultdict允许您为字典中的键定义默认值，当访问不存在的键时，会返回默认值。

 

这些数据结构在特定场景下可以提供更好的性能和功能，根据实际需求选择合适的数据结构可以简化代码编写和提高程序运行效率。

以下是针对上述Collections模块中各个类的示例：

1. **namedtuple()**

```python
from collections import namedtuple

# 创建一个具有命名字段的namedtuple
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'job'])

# 创建一个Person实例
p1 = Person(name='Alice', age=30, job='Engineer')

# 访问namedtuple的字段
print(p1.name)  # 输出：Alice
print(p1.age)  # 输出：30
print(p1.job)  # 输出：Engineer
```

2. **deque**

```python
from collections import deque

# 创建一个deque对象
dq = deque([1, 2, 3])

# 在deque头部添加元素
dq.appendleft(0)

# 在deque尾部添加元素
dq.append(4)

# 从deque头部删除元素
print(dq.popleft())  # 输出：0

# 从deque尾部删除元素
print(dq.pop())  # 输出：4

# 打印剩余元素
print(dq)  # 输出：deque([1, 2, 3])
```

3. **Counter**

```python
from collections import Counter

# 计数列表中的元素个数
c = Counter(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana'])

# 打印元素及其个数
print(c)  # 输出：Counter({'banana': 3, 'apple': 2, 'orange': 1})

# 计数两个列表的交集
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd']
list2 = ['b', 'c', 'e', 'f']
intersection = Counter(list1) & Counter(list2)
print(intersection)  # 输出：Counter({'b': 1, 'c': 1})
```

4. **OrderedDict**

```python
from collections import OrderedDict

# 创建一个OrderedDict对象
od = OrderedDict([(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')])

# 在OrderedDict中添加元素
od[4] = 'four'

# 从OrderedDict中删除元素
del od[2]

# 打印OrderedDict
print(od)  # 输出：OrderedDict([(1, 'one'), (3, 'three'), (4, 'four')])
```

5. **defaultdict**

```python
from collections import defaultdict

# 创建一个defaultdict对象，初始值为0
dd = defaultdict(int)

# 增加一些键值对
dd['apple'] += 5
dd['banana'] += 10

# 访问不存在的键，将返回默认值
print(dd['orange'])  # 输出：0

# 打印defaultdict
print(dd)  # 输出：defaultdict(, {'apple': 5, 'banana': 10})
```

这些示例展示了如何使用Collections模块中的各个类来处理不同类型的数据和场景。根据实际需求选择合适的数据结构可以简化代码编写和提高程序运行效率。