关于人工智能:64-collections-容器数据类型

在本节中，咱们将具体介绍 Python 中的 collections 模块。作为 Python 规范库的一部分，collections 提供了一些有用的容器数据类型，它们能够帮忙咱们在编程时更加高效地解决数据。咱们将逐个介绍这些容器数据类型，并通过实例代码来加深了解。请留神，这里的内容针对 Python 3.x 版本。

collections 模块次要包含以下几种数据类型：

1. namedtuple
2. deque
3. Counter
4. OrderedDict
5. defaultdict
6. ChainMap

接下来，咱们将别离介绍这些数据类型的用处和用法。

1. namedtuple

namedtuple 是一个工厂函数，它能够帮忙咱们创立一个简略的自定义类。这个类具备不可变性（即创立后不能批改），并且能够通过属性名来拜访元素。namedtuple 对于须要定义简略数据结构的场景十分有用。

from collections import namedtuple

# 定义一个简略的坐标类
Coord = namedtuple("Coord", ["x", "y"])

coord1 = Coord(3, 4)
print(coord1.x)  # 输入：3
print(coord1.y)  # 输入：4

2. deque

deque 是一个双端队列（double-ended queue）数据结构，它容许咱们在队列的两端进行插入和删除。相比于 Python 的内置 list，deque 在头部插入和删除元素时的性能更优。

from collections import deque

d = deque([1, 2, 3, 4, 5])
d.appendleft(0)  # 在队列头部插入元素
d.append(6)       # 在队列尾部插入元素
print(d)          # 输入：deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

d.popleft()       # 删除队列头部的元素
d.pop()           # 删除队列尾部的元素
print(d)          # 输入：deque([1, 2, 3, 4, 5])

3. Counter

Counter 是一个字典（Dict）的子类，用于计数可哈希的对象。它能够不便地对数据进行计数统计。

from collections import Counter

data = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple']
counter = Counter(data)
print(counter)    # 输入：Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

4. OrderedDict

OrderedDict 是一个字典（Dict）的子类，它会保护键值对的插入程序。在 Python 3.7 之前，内置的字典类型不保障程序，但从 Python 3.7 开始，内置字典曾经变为有序，因而 OrderedDict 在某种程度上曾经不再是必须的。

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od["a"] = 1
od["b"] = 2
od["c"] = 3

for key, value in od.items():
    print(key, value)
# 输入：# a 1
# b 2
# c 3

5. defaultdict

defaultdict 是一个字典（Dict）的子类，它提供了一个默认值工厂办法，用于解决不存在的键。这在某些场景下能够简化代码逻辑。

from collections import defaultdict

dd = defaultdict(int)
data = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple']

for item in data:
    dd[item] += 1

print(dd)  # 输入：defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

6. ChainMap

ChainMap 是一个类，用于将多个映射（如字典）组合在一起。在查找时，它会依照增加的程序从第一个映射开始，直到找到相应的键。这在合并多个配置或参数字典时十分有用。

from collections import ChainMap

dict1 = {"a": 1, "b": 2}
dict2 = {"b": 3, "c": 4}

chain_map = ChainMap(dict1, dict2)
print(chain_map["a"])  # 输入：1
print(chain_map["b"])  # 输入：2，因为在 dict1 中找到了 "b"
print(chain_map["c"])  # 输入：4

当初，您应该对 Python collections 模块的各种容器数据类型有了一个根本的理解。这些数据类型旨在简化编程工作，进步代码可读性和性能。在理论编程过程中，您能够依据须要抉择应用这些容器数据类型。
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