collection-系列

　　cellection是作为字典、元组（列表与元组可互相转换）的扩充，在此需要导入cellection

一、计数器（counter）

　　counter是对字典类型的补充，用户获取字典中元素出现的次数。它具备字典所有的功能以及自己自带的功能。

 import collections

 stra = collections.Counter('asdfasdfasdfdgghjertgfgsa')

 print(stra)

 输出的结果是：

 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1})

 后面的数字表示的是出现的次数。

Counte

　　most_common,出现最多　　

 import collections

 stra = collections.Counter('asdfasdfasdf[dggh]jertgfgsa')

 print(stra)

 ret = stra.most_common(4)

 print(ret)

 测试结果：

 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1, '[': 1, ']': 1})

 [('a', 4), ('d', 4), ('g', 4), ('f', 4)] 输出了排名前四的

most_common

　　 elements元素：　　

 import collections

 stra = collections.Counter('asdfasdfasdf[dggh]jertgfgsa')

 for items in stra.elements():

     print(items)

 执行结果：

 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1, '[': 1, ']': 1})

 a

 a

 a

 a

 e

 d

 d

 d

 d

 g

 g

 g

 g

 f

 f

 f

 f

 h

 j

 s

 s

 s

 s

 r

 t

 [

 ]

 区别于：

 import collections

 stra = collections.Counter('asdfasdfasdf[dggh]jertgfgsa')

 print (stra)

 # for item in stra.elements():

 #     print(item)

 for item in stra.items():

     print(item)

 执行结果：

 Counter({'a': 4, 'd': 4, 'g': 4, 'f': 4, 's': 4, 'e': 1, 'h': 1, 'j': 1, 'r': 1, 't': 1, '[': 1, ']': 1})

 ('a', 4)

 ('e', 1)

 ('d', 4)

 ('g', 4)

 ('f', 4)

 ('h', 1)

 ('j', 1)

 ('s', 4)

 ('r', 1)

 ('t', 1)

 ('[', 1)

 (']', 1)

　　更新（增加删除）操作：　　

 增加：

 import collections

 stra = collections.Counter(['aa','bb','cc'])

 print(stra)

 stra.update(['dd','aa','bb'])

 print(stra)

 结果：

 Counter({'aa': 1, 'cc': 1, 'bb': 1})

 Counter({'aa': 2, 'bb': 2, 'cc': 1, 'dd': 1}) 证明增加成功。

 删除：

 import collections

 stra = collections.Counter(['aa','bb','cc'])

 print(stra)

 stra.update(['dd','aa','bb'])

 print(stra)

 stra.subtract(['dd','aa','bb'])

 print(stra)

 输出结果：

 Counter({'aa': 1, 'cc': 1, 'bb': 1})

 Counter({'aa': 2, 'bb': 2, 'cc': 1, 'dd': 1})

 Counter({'aa': 1, 'cc': 1, 'bb': 1, 'dd': 0})证明已经删除了。

二、有序字典（orderedDict）

　　有序字典是对字典的补充：　　

 dic = collections.OrderedDict()

 dic['k1'] = 'v1'

 dic['k2'] = 'v2'

 dic['k3'] = 'v3'

 dic['k4'] = 'v4'

 dic['k5'] = 'v5'

 print(dic)

 结果输出：

 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])

 值不会变而且是固定了，不像字典一样位置会是浮动变化的。

 popitem用法：

 dic = collections.OrderedDict()

 dic['k1'] = 'v1'

 dic['k2'] = 'v2'

 dic['k3'] = 'v3'

 dic['k4'] = 'v4'

 dic['k5'] = 'v5'

 print(dic)

 c = dic.popitem()

 print(dic)

 print(c)

 输出结果：

 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])

 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4')])

 ('k5', 'v5')取出了‘k5’,'v5'是最后进的，所以遵循后进先出。

 pop用法：

 dic = collections.OrderedDict()

 dic['k1'] = 'v1'

 dic['k2'] = 'v2'

 dic['k3'] = 'v3'

 dic['k4'] = 'v4'

 dic['k5'] = 'v5'

 print(dic)

 # c = dic.popitem()

 c = dic.pop('k2')      ###指定取出k2

 print(dic)

 print(c)

 输出结果：

 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])

 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])   pop表示是拿出删除据为己有。

 v2       得到k2值

 新增update:

 dic = collections.OrderedDict()

 dic['k1'] = 'v1'

 dic['k2'] = 'v2'

 dic['k3'] = 'v3'

 dic['k4'] = 'v4'

 dic['k5'] = 'v5'

 print(dic)

 dic.update({'k1':'','k5':'','k10':''})

 print(dic)

 输出结果：

 OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', 'v5')])

 OrderedDict([('k1', ''), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', 'v4'), ('k5', ''), ('k10', '')])表示有k值更新k值。没有就新增。

三、默认字典(defaultdict) 　

　　defaultdict是对字典的类型的补充，他默认给字典的值设置了一个类型。　

 import collections

 dic = collections.defaultdict(list)  #定义默认字典类型为list。

 dic['k1'].append('')

 print(dic)

 输出：

 defaultdict(<type 'list'>, {'k1': ['']})

 如果不采用默认字典：

 import collections

 dic = {}

 dic['k1'].append('')

 print(dic)

 会报错：

 Traceback (most recent call last):

   File "C:/Users/daisy/PycharmProjects/s12/day3/collection-ϵ��.py", line 54, in <module>

     dic['k1'].append('')

 KeyError: 'k1'

四、可命名元组(namedtuple)

 import collections

 #创建类。MyTupleClass

 MyTupleClass = collections.namedtuple('MyTupleClass',['x','y','z'])

 obj = MyTupleClass('xx','yy','zz')

 print(obj.x)

 print(obj.y)

 print(obj.z)

 测试：

 xx

 yy

 zz

五、双向队列（deque）

 que = collections.deque()

 que.append('')

 que.appendleft('')

 que.append('')

 que.extend(['xx','xxd','xxxd'])

 que.extendleft(['','',''])

 print(que)

 print(que.rotate(2))

 print(que.count(''))

 print(que)

 执行：

 deque(['', '', '', '', '', '', 'xx', 'xxd', 'xxxd'])

 None

 1

 deque(['xxd', 'xxxd', '', '', '', '', '', '', 'xx'])

六、单向队列（queue.queue）在queue　　

 import Queue

 q = Queue.Queue()

 q.put("abc")

 q.put("def")

 print(q.qsize())

 print(q.get())

 运行结果：

 2

 abc    先进先出：abc先进所以输出abc。

巴特西

Python基础之collection

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