一般來講，python的collections是用于存儲數(shù)據(jù)集合(比如列表list, 字典dict, 元組tuple和集合set)的容器。這些容器內(nèi)置在Python中，可以直接使用。該collections模塊提供了額外的，高性能的數(shù)據(jù)類型，可以增強你的代碼，使事情變得更清潔，更容易。

讓我們看一看關(guān)于集合模塊最受歡迎的數(shù)據(jù)類型以及如何使用它們的教程！

Counter()是字典對象的子類。Counter()可接收一個可迭代遍歷的對象（例如字符串、列表或元組）作為參數(shù)，并返回計數(shù)器字典。字典的鍵將是可遍歷對象中的唯一元素，每個鍵的值將是可迭代對象中的每個唯一元素對應(yīng)的計數(shù)。

首先，讓我們先從collections模塊導(dǎo)入Counter這個數(shù)據(jù)類型：

from collections import Counter

要創(chuàng)建Counter對象，就像將其分配給其他任何對象類一樣，將其分配給變量。您唯一要確保的是傳遞給它的參數(shù)是可迭代的對象。

lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)

我們可以使用簡單的打印功能比如print(counter)來查看我們獲得的新的對象，它看起來像個字典，如下所示：

Conter ({1：7，2：2：5，3：3})

您可以使用鍵值key訪問任何計數(shù)器條目，如下所示。這與從標(biāo)準(zhǔn)Python字典中提取元素的方式完全相同。

lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)print(counter[1]) # 返回7。1的數(shù)量有7個most_common()函數(shù)

到目前為止，Counter對象最有用的功能是most_common()函數(shù)。將其應(yīng)用于Counter對象時，它將返回N個最常見元素及其計數(shù)的列表，按從最常見到最不常見的順序排列。

lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)print(counter.most_common(2)) # 返回最常見兩個元素及其計數(shù)

上面的代碼打印出以下元組列表：

[（1，7），（2，5）]

每個元組的第一個元素是列表中的唯一原始，每個元組的第二個元素是計數(shù)。這是一種快速簡便的方法，實現(xiàn)比如“獲取列表中最常見的3個元素及其計數(shù)”的功能。

要了解有關(guān)Counter功能的更多信息，請查閱官方文檔。

defaultdict工作起來完全像一個普通的Python字典，但它有額外的獎勵。當(dāng)您試圖訪問一個不存在的鍵，它不會引發(fā)錯誤，而是使用不存在的鍵創(chuàng)建新的key，其對應(yīng)的默認(rèn)值是根據(jù)創(chuàng)建defaultdict對象時作為參數(shù)傳遞的數(shù)據(jù)類型自動設(shè)置的。請看下面的代碼作為示例。

from collections import defaultdictnames_dict = defaultdict(int)names_dict['Bob'] = 1names_dict['Katie'] = 2sara_number = names_dict['Sara']print(names_dict)

在上面的示例中，int作為默認(rèn)初始化值傳遞給我們的defaultdict對象。接下來，為每個鍵'Bob'和'Katie'賦值。但是在最后一行，我們嘗試訪問一個尚未定義的鍵，即“ Sara”的鍵。

在普通字典中，這將引發(fā)錯誤。使用defaultdict后不再報錯，而是自動以'Sara'創(chuàng)建一個新鍵key，其初始化值為0，是因為我們指定了int數(shù)據(jù)類型作為初始化值。

因此，最后一行打印出具有所有3個名稱和相應(yīng)值的字典。

defaultdict(<class ’int’>, {’Bob’: 1, ’Katie’: 2, ’Sara’: 0})

如果要將設(shè)置列表類型數(shù)據(jù)做為一個key的初始化值，我們只需設(shè)置names_dict = defaultdict(list)，此時“Sara”將使用空列表初始化[]。此時打印結(jié)果如下所示：

defaultdict(<class ’int’>, {’Bob’: 1, ’Katie’: 2, ’Sara’: []})

要了解有關(guān)defaultdict功能的更多信息，請查閱官方文檔。

deque隊列是在計算機科學(xué)里最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，遵循先入先出（FIFO）的原理。簡單來說，這意味著添加到隊列中的第一個對象也必須是要刪除的第一個對象。我們只能在隊列的前面插入內(nèi)容，而只能從隊列的后面刪除內(nèi)容，而隊列中間沒有任何動作。

collections模塊提供的deque對象是能實現(xiàn)隊列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化版本。該功能的主要特色是能夠保持隊列的大小，即如果將隊列的最大長度設(shè)置為10，則將deque根據(jù)FIFO原理添加和刪除元素以保持最大長度始終為10。這是到目前為止，Python中隊列的最佳實現(xiàn)。

讓我們從一個例子開始。我們將創(chuàng)建一個deque對象，然后使用從1到10的整數(shù)進(jìn)行初始化。

from collections import dequemy_queue = deque(maxlen=10)for i in range(10): my_queue.append(i+1)print(my_queue)

在上面的代碼中，我們首先初始化deque，指定我們希望它始終保持最大長度為10。其次，當(dāng)我們通過循環(huán)將值插入到隊列中時。注意，填充隊列的功能與使用常規(guī)Python列表的方式完全相同。最后，我們打印出結(jié)果。

deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen=10)

由于隊列中有一個maxlen=10，并且循環(huán)中添加了10個元素，因此隊列中包含了從1到10的所有數(shù)字。現(xiàn)在，讓我們看看添加更多數(shù)字時會發(fā)生什么。

for i in range(10, 15): my_queue.append(i+1)print(my_queue)

在上面的代碼中，我們在隊列中添加了另外5個元素，數(shù)字從11到15。但是我們的隊列只有一個，且maxlen=10。因此必須刪除一些元素，才能插入新的元素。由于隊列必須遵循FIFO原則，因此它將刪除最先插入隊列中的前5個元素，即[1、2、3、4、5]。打印語句的結(jié)果如下：

deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen=10)

要了解有關(guān)該功能的更多信息deque，請查閱官方文檔。

在Python中創(chuàng)建常規(guī)元組時，其元素是通用的且未命名，這迫使您記住每個元組元素的確切索引。可以使用具名元組namedtuple來解決這個問題。

該namedtuple()返回與用于所述元組中的每個位置和一個通用名固定名稱的元組namedtuple對象。要使用namedtuple，請先為其創(chuàng)建一個模板。下面的代碼創(chuàng)建一個namedtuple名為Person的模板，其屬性為name，age和job。

from collections import namedtuplePerson = namedtuple(’Person’, ’name age job’)

創(chuàng)建模板后，您可以使用它來創(chuàng)建namedtuple對象。讓我們使用Person模板為2個人創(chuàng)建2個namedtuple對象，并打印它們。

Person = namedtuple(’Person’, ’name age job’)Mike = Person(name=’Mike’, age=30, job=’Data Scientist’)Kate = Person(name='Kate', age=28, job=’Project Manager’)print(Mike)print(Kate)

上面的代碼非常簡單。我們使用namedtuple 模板的所有屬性來初始化“人員” ，以后可以直接使用Mike或Kate使用元組元素，而不用再使用索引了。上面的打印語句將給出以下結(jié)果：

Person(name=’Mike’, age=30, job=’Data Scientist’)Person(name=’Kate’, age=28, job=’Project Manager’)

因此，namedtuple能夠更容易地使用，更合適元組對象的組織，可讀性也更強。

要了解更多關(guān)于namedtuple的功能，請查閱官方文檔。

由于原文未介紹collections模塊中的有序字典結(jié)構(gòu)而OrderedDict又非常重要，這部分由大江狗手動新增。

在Python 3.5及以前之前版本，Python的字典dict是無序的。如果先鍵值A(chǔ)先插入字典，鍵值B后插入字典，但是當(dāng)你打印字典的Keys列表時，你會發(fā)現(xiàn)B可能在A的前面。對于無序字典，每次打印字典時每次顯示元素的順序都不一樣。如果你的Python版本較老，需要借助collections模塊提供的OrderedDict實現(xiàn)有序字典。

OrderedDict類似于正常的字典，只是它記住了元素插入的順序。當(dāng)對有序的詞字典上迭代時，返回元素的順序是按第一次添加元素的順序進(jìn)行。當(dāng)元素刪除時，排好序的詞典保持著排序的順序；但是當(dāng)新元素添加時，就會被添加到末尾。

OrderedDict實現(xiàn)方式如下：

dd = {’banana’: 3, ’apple’:4, ’pear’: 1, ’orange’: 2}#按key排序od_by_key = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(), key=lambda t: t[0]))print(od_by_key)#按照value排序od_by_value = collections.OrderedDict(sorted(dd.items(),key=lambda t:t[1]))print(od_by_value)#輸出OrderedDict([(’apple’, 4), (’banana’, 3), (’orange’, 2), (’pear’, 1)])OrderedDict([(’pear’, 1), (’orange’, 2), (’banana’, 3), (’apple’, 4)])

Python collections模塊的知識，你學(xué)到了嗎?

以上就是Python collections模塊的使用的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python collections模塊的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！