python內建模組collections介紹

目錄collections是python內建的乙個集合模組，提供了許多有用的集合類。

python提供了很多非常好用的基本型別，比如不可變型別tuple，我們可以輕鬆地用它來表示乙個二元向量。

>>> v = (2,3)

我們發現，雖然(2,3)表示出了乙個向量的兩個座標，但是，如果沒有額外說明，又很難直接看出這個元組是用來表示乙個座標的。

為此定義乙個class又小題大做了，這時，namedtuple就派上用場了。

>>> from collections import namedtuple
>>> vector = namedtuple('vector', ['x', 'y'])
>>> v = vector(2,3)
>>> v.x
2>>> v.y
3

namedtuple是乙個函式，它用來建立乙個自定義的tuple物件，並且規定了tuple元素的個數，並可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。

這樣一來，我們用namedtuple可以很方便地定義一種資料型別，它具備tuple的不變性，又可以根據屬性來引用，使用十分方便。

我們可以驗證建立的vector物件的型別。

>>> type(v)
>>> isinstance(v, vector)
true
>>> isinstance(v, tuple)
true

類似的，如果要用座標和半徑表示乙個圓，也可以用namedtuple定義：

>>> circle = namedtuple('circle', ['x', 'y', 'r'])
# namedtuple('名稱', [『屬性列表』])

在資料結構中，我們知道佇列和堆疊是兩個非常重要的資料型別，乙個先進先出，乙個後進先出。在python中，使用list儲存資料時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性儲存，資料量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向鍊錶結構，非常適合實現佇列和堆疊這樣的資料結構。

>>> from collections import deque
>>> deq = deque([1, 2, 3])
>>> deq
deque([1, 2, 3, 4])
>>> deq
deque([5, 1, 2, 3, 4])
>>> deq.pop()
4>>> deq.popleft()
5>>> deq
deque([1, 2, 3])

使用dict字典型別時，如果引用的key不存在，就會丟擲keyerror。如果希望key不存在時，返回乙個預設值，就可以用defaultdict。

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'defaultvalue')
>>> dd['key1'] = 'a'
>>> dd['key1']
'a'>>> dd['key2'] # key2未定義，返回預設值
'defaultvalue'

注意預設值是呼叫函式返回的，而函式在建立defaultdict物件時傳入。

除了在key不存在時返回預設值，defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。

使用dict時，key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定key的順序。

但是如果想要保持key的順序，可以用ordereddict。

>>> from collections import ordereddict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的key是無序的
>>> od = ordereddict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # ordereddict的key是有序的
ordereddict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，ordereddict的key會按照插入的順序排列，不是key本身排序

>>> od = ordereddict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 按照插入的key的順序返回
['z', 'y', 'x']

ordereddict可以實現乙個fifo（先進先出）的dict，當容量超出限制時，先刪除最早新增的key。

from collections import ordereddict
class lastupdatedordereddict(ordereddict):
def __init__(self, capacity):
super(lastupdatedordereddict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containskey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containskey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=false)
print('remove:', last)
if containskey:
del self[key]
print('set:', (key, value))
else:
print('add:', (key, value))
ordereddict.__setitem__(self, key, value)

chainmap可以把一組dict串起來並組成乙個邏輯上的dict。chainmap本身也是乙個dict，但是查詢的時候，會按照順序在內部的dict依次查詢。

什麼時候使用chainmap最合適？舉個例子：應用程式往往都需要傳入引數，引數可以通過命令列傳入，可以通過環境變數傳入，還可以有預設引數。我們可以用chainmap實現引數的優先順序查詢，即先查命令列引數，如果沒有傳入，再查環境變數，如果沒有，就使用預設引數。

下面的**演示了如何查詢user和color這兩個引數。

from collections import chainmap
import os, argparse
# 構造預設引數:
defaults = 
# 構造命令列引數:
parser = argparse.argumentparser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = 
# 組合成chainmap:
combined = chainmap(command_line_args, os.environ, defaults)
# 列印引數:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

沒有任何引數時，列印出缺省引數：

$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest

當傳入命令列引數時，優先使用命令列引數：

$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同時傳入命令列引數和環境變數，命令列引數的優先順序較高：

$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

counter是乙個簡單的計數器，例如，統計字元出現的個數：

from collections import counter
>>> s = 'abbcccdddd'
>>> counter(s)
counter()

counter實際上也是dict的乙個子類。

collections模組提供了一些有用的集合類，可以根據需要選用。

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