第30天：Python collections 模块 / 四六文摘

1.简介

collections 是 python 的内置模块，提供了很多方便且高性能的关于集合的操作，掌握这些知识有助于提高代码的性能和可读性。

2.常用功能

2.1 namedtuple 功能详解

namedtuple() 返回一个新的元组子类，且规定了元组的元素的个数，同时除了使用下标获取元素之外，还可以通过属性直接获取。

from collections import namedtupleUser = namedtuple("User",["name", "age", "weight"])user = User("admin", "20", "60")name, age, weight = userprint(user[0])print(name, age, weight)print(user.name, user.age, user.weight)

# 输出结果如下adminadmin 20 60admin 20 60

由以上代码可以看出，namedtuple() 相当于直接定义了一个新的类，但是这个类跟传统的定义 class 的方式又有着巨大的区别。该方式会比直接定义 class 的方式省很多空间，其次其返回值是一个 tuple，支持 tuple 的各种操场。

同时，namedtuple() 还自带两个非常好用的方法。

# 将序列直接转换为新的 tuple 对象user = ["root", 32, 65]user = User._make(user) print(user) # 输出 User(name='root', age=32, weight=65)

# 返回一个 dictuser = User("admin", 20, 60)print(user._asdict()) # 输出 OrderedDict([('name', 'admin'), ('age', 20), ('weight', 60)])

2.2 ChainMap 功能讲解

ChainMap() 可以将多个字典集合到一个字典中去，对外提供一个统一的视图。注意：该操作并是不将所有字典做了一次拷贝，实际上是在多个字典的上层又进行了一次封装而已。

from collections import ChainMap

user1 = {"name":"admin", "age":"20"}user2 = {"name":"root", "weight": 65}users = ChainMap(user1, user2)print(users.maps)

users.maps[0]["name"] = "tiger"print(users.maps)

for key, value in users.items(): print(key, value)

# 输出如下[{'name': 'admin', 'age': '20'}, {'name': 'root', 'weight': 65}][{'name': 'tiger', 'age': '20'}, {'name': 'root', 'weight': 65}]name tigerweight 65age 20

由此可见，如果 ChainMap() 中的多个字典有重复 key，查看的时候可以看到所有的 key，但遍历的时候却只会遍历 key 第一次出现的位置，其余的忽略。同时，我们可以通过返回的新的视图来更新原来的的字典数据。进一步验证了该操作不是做的拷贝，而是直接指向原字典。

2.3 deque 功能详解

dqueue 是 ”double-ended queue” 的简称，是一种类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)操作。大大加快了遍历速度

from collections import dequeq = deque([1, 2, 3])q.append('4')q.appendleft('0')print(q)print(q.popleft())

# 输出如下deque(['0', 1, 2, 3, '4'])0

2.4 Counter 功能详解

Counter 可以简单理解为一个计数器，可以统计每个元素出现的次数，同样 Counter() 是需要接受一个可迭代的对象的。

from collections import Counter

animals = ["cat", "dog", "cat", "bird", "horse", "tiger", "horse", "cat"]animals_counter = Counter(animals)print(animals_counter)print(animals_counter.most_common(2))

Counter({'cat': 3, 'horse': 2, 'dog': 1, 'bird': 1, 'tiger': 1})[('cat', 3), ('horse', 2)]

# 输出如下Counter({'cat': 3, 'horse': 2, 'dog': 1, 'bird': 1, 'tiger': 1})[('cat', 3), ('horse', 2)]

其实一个 Counter 就是一个字典，其额外提供的 most_common() 函数通常用于求 Top k 问题。

2.5 OrderedDict 功能详解

OrderedDict 是字典的子类，保证了元素的插入顺序。在 3.7 版本下，字典同样也保证了元素的插入顺序。那相比内置字典 OrderedDict 有哪些升级呢。

算法上， OrderedDict 可以比 dict 更好地处理频繁的重新排序操作。在跟踪最近的访问这种场景（例如在 LRU cache）下非常适用。
OrderedDict 类有一个 move_to_end() 方法，可以有效地将元素移动到任一端。

from collections import OrderedDict

user = OrderedDict()user["name"] = "admin"user["age"] = 23user["weight"] = 65print(user)user.move_to_end("name") # 将元素移动至末尾print(user)user.move_to_end("name", last = False) # 将元素移动至开头print(user)

# 输出如下OrderedDict([('name', 'admin'), ('age', 23), ('weight', 65)])OrderedDict([('age', 23), ('weight', 65), ('name', 'admin')])OrderedDict([('name', 'admin'), ('age', 23), ('weight', 65)])