一般來講，python的collections是用于存儲(chǔ)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(qiáng)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(duì)象的子類。Counter()可接收一個(gè)可迭代遍歷的對(duì)象（例如字符串、列表或元組）作為參數(shù)，并返回計(jì)數(shù)器字典。字典的鍵將是可遍歷對(duì)象中的唯一元素，每個(gè)鍵的值將是可迭代對(duì)象中的每個(gè)唯一元素對(duì)應(yīng)的計(jì)數(shù)。

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

from collections import Counter

要?jiǎng)?chuàng)建Counter對(duì)象，就像將其分配給其他任何對(duì)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(duì)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(duì)象，它看起來像個(gè)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(jì)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(gè)most_common()函數(shù)

到目前為止，Counter對(duì)象最有用的功能是most_common()函數(shù)。將其應(yīng)用于Counter對(duì)象時(shí)，它將返回N個(gè)最常見元素及其計(jì)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(gè)元素及其計(jì)數(shù)

上面的代碼打印出以下元組列表：

[（1，7），（2，5）]

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

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

defaultdict工作起來完全像一個(gè)普通的Python字典，但它有額外的獎(jiǎng)勵(lì)。當(dāng)您試圖訪問一個(gè)不存在的鍵，它不會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤，而是使用不存在的鍵創(chuàng)建新的key，其對(duì)應(yīng)的默認(rèn)值是根據(jù)創(chuàng)建defaultdict對(duì)象時(shí)作為參數(shù)傳遞的數(shù)據(jù)類型自動(dòng)設(shè)置的。請(qǐng)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(duì)象。接下來，為每個(gè)鍵'Bob'和'Katie'賦值。但是在最后一行，我們嘗試訪問一個(gè)尚未定義的鍵，即“ Sara”的鍵。

在普通字典中，這將引發(fā)錯(cuò)誤。使用defaultdict后不再報(bào)錯(cuò)，而是自動(dòng)以'Sara'創(chuàng)建一個(gè)新鍵key，其初始化值為0，是因?yàn)槲覀冎付薸nt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(gè)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(gè)key的初始化值，我們只需設(shè)置names_dict = defaultdict(list)，此時(shí)“Sara”將使用空列表初始化[]。此時(shí)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(qǐng)查閱官方文檔。

deque隊(duì)列是在計(jì)算機(jī)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(duì)列中的第一個(gè)對(duì)象也必須是要?jiǎng)h除的第一個(gè)對(duì)象。我們只能在隊(duì)列的前面插入內(nèi)容，而只能從隊(duì)列的后面刪除內(nèi)容，而隊(duì)列中間沒有任何動(dòng)作。

collections模塊提供的deque對(duì)象是能實(shí)現(xiàn)隊(duì)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(duì)列的大小，即如果將隊(duì)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(duì)列的最佳實(shí)現(xiàn)。

讓我們從一個(gè)例子開始。我們將創(chuàng)建一個(gè)deque對(duì)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(duì)列中時(shí)。注意，填充隊(duì)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(duì)列中有一個(gè)maxlen=10，并且循環(huán)中添加了10個(gè)元素，因此隊(duì)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(shí)會(huì)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?cè)陉?duì)列中添加了另外5個(gè)元素，數(shù)字從11到15。但是我們的隊(duì)列只有一個(gè)，且maxlen=10。因此必須刪除一些元素，才能插入新的元素。由于隊(duì)列必須遵循FIFO原則，因此它將刪除最先插入隊(duì)列中的前5個(gè)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(qǐng)查閱官方文檔。

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

該namedtuple()返回與用于所述元組中的每個(gè)位置和一個(gè)通用名固定名稱的元組namedtuple對(duì)象。要使用namedtuple，請(qǐng)先為其創(chuàng)建一個(gè)模板。下面的代碼創(chuàng)建一個(gè)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(duì)象。讓我們使用Person模板為2個(gè)人創(chuàng)建2個(gè)namedtuple對(duì)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(duì)象的組織，可讀性也更強(qiáng)。

要了解更多關(guān)于namedtuple的功能，請(qǐng)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(dòng)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(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)B可能在A的前面。對(duì)于無序字典，每次打印字典時(shí)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(shí)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(duì)有序的詞字典上迭代時(shí)，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(shí)，排好序的詞典保持著排序的順序；但是當(dāng)新元素添加時(shí)，就會(huì)被添加到末尾。

OrderedDict實(shí)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(shí)，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(qǐng)關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！