<h2>引言</h2>    <p>Python为我们提供了4种基本的数据结构：list, tuple, dict, set，但是在处理数据量较大的情形的时候，这4种数据结构就明显过于单一了，比如list作为单向链表在某些情形插入的效率会比较低，有时候我们也需要维护一个有序的dict。所以这个时候我们就要用到Python标准库为我们提供的 <strong>collections包</strong> 了，它提供了多个有用的集合类，熟练掌握这些集合类，不仅可以让我们让写出的代码更加Pythonic，也可以提高我们程序的运行效率。</p>    <h2>defaultdict的使用</h2>    <p>defaultdict(default_factory)在普通的dict(字典)之上添加了default_factory，使得key(键)不存在时会自动生成相应类型的value(值)，default_factory参数可以指定成list, set, int等各种合法类型。</p>    <h3>example1</h3>    <pre>  <code class="language-python">>>> from collections import defaultdict  >>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]  </code></pre>    <p>我们现在有上面这样一组list(列表)，虽然我们有6组数据，但是仔细观察后发现其实我们只有两种color(颜色)，但是每一个color对应多个值。现在我们想要将这个list转换成一个dict(字典)，这个dict的key(键)对应一种color，dict的value(值)设置为一个list存放color对应的多个值。我们可以使用 <strong>defaultdict(list)</strong> 来解决这个问题。</p>    <pre>  <code class="language-python"># d可以看作一个dict(字典)，dict的value是一个list(列表)  >>> d = defaultdict(list)  >>> for k, v in s:  ...    d[k].append(v)  ...  >>> d  defaultdict(<class 'list'>, {'blue': [2, 4, 4], 'red': [1, 3, 1]})  </code></pre>    <h3>example2</h3>    <p>上面这个例子中有一些不完美的地方，比如说 <em>{‘blue’: [2, 4, 4], ‘red’: [1, 3, 1]}</em> 这个defaultdict中blue颜色中包含两个4，red颜色中包含两个1，但是我们不希望含有重复的元素，这个时候可以考虑使用 <strong>defaultdict(set)</strong> 来解决这个问题。set(集合)相比list(列表)的不同之处在于set中不允许存在相同的元素。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> d = defaultdict(set)  >>> for k, v in s:  ...    d[k].add(v)  ...  >>> d  defaultdict(<class 'set'>, {'blue': {2, 4}, 'red': {1, 3}})  </code></pre>    <h3>example3</h3>    <pre>  <code class="language-python">>>> s = 'hello world'  </code></pre>    <p>通过使用 <strong>defaultdict(int)</strong> 的形式我们来统计一个字符串中每个字符出现的个数。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> d = defaultdict(int)  >>> for k in s:  ...    d[k] += 1  ...  >>> d  defaultdict(<class 'int'>, {'o': 2, 'h': 1, 'w': 1, 'l': 3, ' ': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'r': 1})  </code></pre>    <h2>OrderedDict的使用</h2>    <p>我们知道默认的dict(字典)是无序的，但是在某些情形我们需要保持dict的有序性，这个时候可以使用OrderedDict，它是dict的一个subclass(子类)，但是在dict的基础上保持了dict的有序型，下面我们来看一下使用方法。</p>    <h3>example1</h3>    <pre>  <code class="language-python">>>> from collections import OrderedDict  # 无序的dict  >>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}  </code></pre>    <p>这是一个无序的dict(字典)，现在我们可以使用OrderedDict来让这个dict变得有序。</p>    <pre>  <code class="language-python"># 将d按照key来排序  >>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))  OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])  # 将d按照value来排序  >>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))  OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])  # 将d按照key的长度来排序  >>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))  OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])  </code></pre>    <h3>example2</h3>    <p>使用 <strong>popitem(last=True)</strong> 方法可以让我们按照LIFO(先进后出)的顺序删除dict中的key-value，即删除最后一个插入的键值对，如果last=False就按照FIFO(先进先出)删除dict中key-value。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}  # 将d按照key来排序  >>> d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))  >>> d  OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])  # 使用popitem()方法来移除最后一个key-value对  >>> d.popitem()  ('pear', 1)  # 使用popitem(last=False)来移除第一个key-value对  >>> d.popitem(last=False)  ('apple', 4)  </code></pre>    <h3>example3</h3>    <p>使用 <strong>move_to_end(key, last=True)</strong> 来改变有序的OrderedDict对象的key-value顺序，通过这个方法我们可以将排序好的OrderedDict对象中的任意一个key-value插入到字典的开头或者结尾。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')  >>> d  OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])  # 将key为b的key-value对移动到dict的最后  >>> d.move_to_end('b')  >>> d  OrderedDict([('a', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None), ('b', None)])  >>> ''.join(d.keys())  'acdeb'  # 将key为b的key-value对移动到dict的最前面  >>> d.move_to_end('b', last=False)  >>> ''.join(d.keys())  'bacde'  </code></pre>    <h2>deque的使用</h2>    <p>list存储数据的优势在于按找索引查找元素会很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为它是是单链表的数据结构。deque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，而且线程安全。</p>    <p>list只提供了append和pop方法来从list的尾部插入/删除元素，但是deque新增了 <strong>appendleft/popleft</strong> 允许我们高效的在元素的开头来插入/删除元素。而且使用deque在队列两端添加（append）或弹出（pop）元素的算法复杂度大约是O(1)，但是对于list对象改变列表长度和数据位置的操作例如 pop(0)和insert(0, v)操作的复杂度高达O(n)。由于对deque的操作和list基本一致，这里就不重复了。</p>    <h2>ChainMap的使用</h2>    <p>ChainMap用来将多个dict(字典)组成一个list(只是比喻)，可以理解成合并多个字典，但和update不同，而且效率更高。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> from collections import ChainMap  >>> a = {'a': 'A', 'c': 'C'}  >>> b = {'b': 'B', 'c': 'D'}  >>> m = ChainMap(a, b)  # 构造一个ChainMap对象  >>> m  ChainMap({'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'})  >>> m['a']  'A'  >>> m['b']  'B'  # 将m变成一个list  >>> m.maps  [{'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'}]  </code></pre>    <pre>  <code class="language-python"># 更新a中的值也会对ChainMap对象造成影响  >>> a['c'] = 'E'  >>> m['c']  'E'  # 从m复制一个ChainMap对象，更新这个复制的对象并不会对m造成影响  >>> m2 = m.new_child()  >>> m2['c'] = 'f'  >>> m['c']  'E'  >>> a['c']  'E'  >>> m2.parents  ChainMap({'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'})  </code></pre>    <h2>Counter的使用</h2>    <h3>example1</h3>    <p>Counter也是dict的一个subclass，它是一个无序容器，可以看做一个计数器，用来统计相关元素出现的个数。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> from collections import Counter  >>> cnt = Counter()  # 统计列表中元素出现的个数  >>> for wordin ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:  ...  cnt[word] += 1  ...  >>> cnt  Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})  # 统计字符串中元素出现的个数  >>> cnt = Counter()  >>> for chin 'hello':  ...    cnt[ch] = cnt[ch] + 1  ...  >>> cnt  Counter({'l': 2, 'o': 1, 'h': 1, 'e': 1})  </code></pre>    <h3>example2</h3>    <p>使用 <strong>elements()</strong> 方法按照元素的出现次数返回一个iterator(迭代器)，元素以任意的顺序返回，如果元素的计数小于1，将忽略它。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)  >>> c  Counter({'a': 4, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2})  >>> c.elements()  <itertools.chainobject at 0x7fb0a069ccf8>  >>> next(c)  'a'  # 排序  >>> sorted(c.elements())  ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']  </code></pre>    <p>使用 <strong>most_common(n)</strong> 返回一个list, list中包含Counter对象中出现最多前n个元素。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> c = Counter('abracadabra')  >>> c  Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'd': 1, 'c': 1})  >>> c.most_common(3)  [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]  </code></pre>    <h2>namedtuple的使用</h2>    <p>使用namedtuple( <em>typename</em> , <em>field_names</em> )命名tuple中的元素来使程序更具可读性。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> from collections import namedtuple  >>> Point = namedtuple('PointExtension', ['x', 'y'])  >>> p = Point(1, 2)  >>> p.__class__.__name__  'PointExtension'  >>> p.x  1  >>> p.y  2  </code></pre>    <p> </p>    <p>来自：http://python.jobbole.com/87201/</p>    <p> </p>