collections

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

namedtuple

我们知道 tuple 可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到 (1, 2) ，很难看出这个 tuple 是用来表示一个坐标的。

定义一个class又小题大做了，这时， namedtuple 就派上了用场：

>>> from collections import namedtuple

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

>>> p = Point(1, 2)

>>> p.x

1

>>> p.y

2

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，并可以用属性而不是索引来引用 tuple 的某个元素。

这样一来，我们用 namedtuple 可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的 Point 对象是 tuple 的一种子类：

>>> isinstance(p, Point)

True

>>> isinstance(p, tuple)

True

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用 namedtuple 定义：

# namedtuple('名称', [属性list]):

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

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是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

>>> from collections import deque

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

>>> q.append('x')

>>> q.appendleft('y')

>>> q

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

deque 除了实现list的 append() 和 pop() 外，还支持 appendleft() 和 popleft() ，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict

使用 dict 时，如果引用的Key不存在，就会抛出 KeyError 。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用 defaultdict ：

>>> from collections import defaultdict

>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')

>>> dd['key1'] = 'abc'

>>> dd['key1'] # key1存在

'abc'

>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值

'N/A'

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建 defaultdict 对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值， defaultdict 的其他行为跟 dict 是完全一样的。

OrderedDict

使用 dict 时，Key是无序的。在对 dict 做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用 OrderedDict ：

>>> from collections import OrderedDict

>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

>>> d # dict的Key是无序的

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

>>> 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会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()

>>> od['z'] = 1

>>> od['y'] = 2

>>> od['x'] = 3

>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回

['z', 'y', 'x']

OrderedDict 可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的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)

Counter

Counter 是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

>>> from collections import Counter

>>> c = Counter()

>>> for ch in 'programming':

… c[ch] = c[ch] + 1

…

>>> c

Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

Counter 实际上也是 dict 的一个子类，上面的结果可以看出，字符 'g' 、 'm' 、 'r' 各出现了两次，其他字符各出现了一次。

小结

collections 模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。