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collections模块
Python3中,在内置数据类型:字典(dict),列表(list),集合(set),元组(tuple),的基础上,collections模块还提供了几个额外封装的数据类型: Counter,deque,defaultdict,namedtuple,OrderDict等
namedtuple
  • 生成能够使用名字来访问元素的元组(tuple)
  • 从名字可以理解,带名字的元组,即我们可以通过name来取值
  • 官方文档解释: 返回一个具有命名字段的元组的新子类
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In [1]: # 从collections模块中导入namedtuple                                     

In [2]: from collections import namedtuple                                      

In [3]: # 创建新的元组子类                                                      

In [4]: Point = namedtuple('Point', ['name', 'age'])                            

In [5]: p = Point('zs', 18)                                                     

In [6]: # 通过name取值                                                          

In [7]: p.name                                                                  
Out[7]: 'zs'

In [8]: p.age                                                                   
Out[8]: 18

deque
  • 双向队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
  • 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,因为列表是线性存储,数量大的时候,插入和删除的效率很低.
  • deque就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.
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In [1]: # 从collections模块中导入deque                                          

In [2]: from collections import deque                                           

In [3]: # 创建双向队列                                                          

In [4]: q = deque(['a', 'b', 'c'])                                              

In [5]: # 从最后插入                                                            

In [6]: q.append('d')                                                           

In [7]: # 从头插入                                                              

In [8]: q.appendleft('0')                                                       

In [9]: q                                                                       
Out[9]: deque(['0', 'a', 'b', 'c', 'd'])

Counter
  • Counter类的目的是用来统计容器中值出现的次数;
  • 它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储;
  • 其中元素作为key,其计数作为value;
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In [1]: from collections import Counter                                         

In [2]: data = Counter('fsadjkfskdjlakjfdkl')                                   

In [3]: data                                                                    
Out[3]: Counter({'f': 3, 's': 2, 'a': 2, 'd': 3, 'j': 3, 'k': 4, 'l': 2})


OrderedDict
  • 有序字典,顾名思义,Python原本的字典是无序的,在对字典进行迭代时,key的顺序是无法控制的,这时候我们可以利用OrderedDict来实现我们的目标
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# 从collections模块中盗图OrderedDict
>>> from collections import OrderedDict
# 创建一个无序字典
>>> d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
>>> d # dict的key是无序的
{'a':1,'c':3,'b':2}
# 创建一个有序字典
>>> od = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
>>> od  # OrderedDict的key是有序的
OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])


OrderedDict的key会按照插入的顺序排序,不是key本身排序
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In [1]: from collections import OrderedDict                                     

In [2]: od = OrderedDict()                                                      

In [3]: od                                                                      
Out[3]: OrderedDict()

In [4]: # 插入键值对                                                            

In [5]: od['z'] = 1                                                             

In [6]: od['y'] = 2                                                             

In [7]: od['x'] = 3                                                             

In [8]: od.keys()  # 按照插入的key的顺序返回                                    
Out[8]: odict_keys(['z', 'y', 'x'])

In [9]: od                                                                      
Out[9]: OrderedDict([('z', 1), ('y', 2), ('x', 3)])

defaultdict
  • 带有默认值的字典
  • 当我们使用字典,通过key来获取数据时,如果key不存在,会抛出KeyError异常,如果希望Key不存在时,返回一个默认追,就可以使用defaultdict
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In [1]: # 从collections 模块导入defaultdict                                     

In [2]: from collections import defaultdict                                     

In [3]: # 创建带默认值的字典                                                    

In [4]: dd = defaultdict(lambda: None) # 不存在返回None                         

In [5]: # 为创建的字典添加键值对                                                

In [6]: dd['name'] = 'qiangzai'                                                 

In [7]: # key不存在自动添加返回默认值                                           

In [8]: dd['name']                                                              
Out[8]: 'qiangzai'

In [9]: dd['age']                                                               

In [10]: dd                                                                     
Out[10]: defaultdict(<function __main__.<lambda>()>, {'name': 'qiangzai', 'age': None})

In [11]: dict(dd)                                                               
Out[11]: {'name': 'qiangzai', 'age': None}




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