Python 的 Collection 库

Collections 是 Python 内建的一个集合模块，提供了许多额外的数据类型。

namedtuple

namedtuple 主要用来生成可以使用名称来访问元素的数据对象，通常用来增强代码的可读性。

namedtuple 是一个函数，它用来创建一个自定义的 tuple 对象，并且规定了 tuple 元素的个数，可以用属性而不是索引来写入或者访问 tuple 的某个元素。

>>> from collections import namedtuple

>>> Point = namedtuple('Point',['x','y'])

>>> p = Point(1,2)

>>> print(p.x,p.y)

1 2

>>> Web = namedtuple('web',['name','type','url'])

>>> p1 = Web('google','search','www.google.com')

>>> p2 = Web('sina','portal','www.sina.com.cn')

>>> print(p1)

Web(name='google',type='search',url='www.google.com')

deque

使用 list 存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为 list 是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque 是为了实现高效插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈。

deque 在插入数据时速度比 list 快很多，当然这个是相对于存在大量数据的 list 而言的。

>>> from collections import deque

>>> import time

>>> q = deque(['a','b','c'])

>>> q.append('x')

>>> q.appendleft('y')

>>> print(q)

deque(['y','a','b','c','x'])

对比一下 deque 和 list 的速度。对含有 1 亿个元素的 list 执行插入：

>>> q0 = [x*x for x in range(100000000)]

>>> a = time.time()

>>> q0.insert(0,888)

>>> b = time.time()

>>> print(b-a)

0.09701275825500488

对含有 1 亿个元素的 deque 执行插入：

>>> q1 = deque(q0)

>>> a = time.time()

>>> q1.appendleft(888)

>>> b = time.time()

>>> print(b-a)

0.0009984970092773438

defaultdict

在使用原生的 dict 的时候，如果用 d[key] 这样的方式访问，当指定的 key 不存在时，会抛出 KeyError 异常，也就是发生错误。

如果使用 defaultdict，只要你传入一个默认的方法，那么请求一个不存在的 key 时，便会调用这个方法，使用其结果来作为这个 key 的默认值。

>>> from collections import defaultdict

>>> i = defaultdict(lambda:100)

>>> i['name']='David'

>>> print(i['name'])

David

>>> print(i['score'])

100

OrderedDict

原生的 dict 的 key 是无序的。而使用 OrderedDict，追加一对 key value。OrderedDict 的 key 会按照插入的顺序排列。

其他的方法基本一致。

Counter

Counter 提供了一个简单的计数器功能。

>>> from collections import Counter

>>> s = input('Please input:')

Please input:abcddeee

>>> s = s.lower()

>>> c = Counter(s)

>>> print(c.most_common(5)) # 获取出现频率最高的5个字符

[('e',3),('d',2),('b',1),('c',1),('a',1)]

巴特西