神奇的collections大家好，今天想和大家分享一个Python里面非常棒的模快：Collections该模块实现了专门的容器数据类型，为Python的通用内置容器提供了替代方案，如果对源码感兴趣的朋友们可以在 Lib/collections/init.py 路径下找到基于我目前的学习经验，以下几种类型用的很多：defaultdict (dict子类调用工厂函数来提供缺失值)counter (用于计算可哈希对象的dict子类)deque (类似于列表的容器，可以从两端操作)namedtuple (用于创建具有命名字段的tuple子类的工厂函数)好啦，看到什么工厂函数，可哈希对象，容器这些词汇不要慌，我第一次看是懵逼并直接跳过的，然而后来发现根本不需要理解，如果大家感兴趣可以自己去查询，这里还是老样子，通过大量实例来一个个讲解就好啦！defaultdict基础概念“defaultdict”是在名为“collections”的模块中定义的容器。它需要一个函数（默认工厂）作为其参数。默认情况下设置为“int”，即0.如果键不存在则为defaultdict，并返回并显示默认值。我用人话解释一下: 其实就是一个查不到key值时不会报错的dict应用实例首先我们来看一个用正常dict的例子，如果我们创建了一个叫person的字典，里面存储的key值为name，age，如果这时候尝试调用person[‘city’]，会抛出KeyError错误，因为没有city这个键值：person = {’name’:‘xiaobai’,‘age’:18}print (“The value of key ’name’ is : “,person[’name’])print (“The value of key ‘city’ is : “,person[‘city’])Out: The value of key ’name’ is : xiaobaiTraceback (most recent call last): File “C:\Users\E560\Desktop\test.py”, line 17, in <module> print (“The value of key ‘city’ is : “,person[‘city’])KeyError: ‘city’现在如果我们用defaultdict再试试呢？from collections import defaultdictperson = defaultdict(lambda : ‘Key Not found’) # 初始默认所有key对应的value均为‘Key Not Found’person[’name’] = ‘xiaobai’person[‘age’] = 18print (“The value of key ’name’ is : “,person[’name’])print (“The value of key ‘adress’ is : “,person[‘city’])Out：The value of key ’name’ is : xiaobai The value of key ‘adress’ is : Key Not found大家可以发现，这次没有问题了，其实最根本的原因在于当我们创建defaultdict时，首先传递的参数是所有key的默认value值，之后我们添加name，age进去的时候才会有所改变，当我们最终查询时，如果key存在，那就输出对应的value值，如果不存在，就会输出我们事先规定好的值‘Key Not Found’除此之外外，我们还可以利用defaultdict创建时，传递参数为所有key默认value值这一特性，实现一些其他的功能,比如：from collections import defaultdictd = defaultdict(list)d[‘person’].append(“xiaobai”)d[‘city’].append(“paris”)d[‘person’].append(“student”)for i in d.items(): print(i)Out: (‘person’, [‘xiaobai’, ‘student’]) (‘city’, [‘paris’])一个道理，我们默认所有key对应的是一个list，自然就可以在赋值时使用list的append方法了。再比如下面这个例子：from collections import defaultdictfood = ( (‘jack’, ‘milk’), (‘Ann’, ‘fruits’), (‘Arham’, ‘ham’), (‘Ann’, ‘soda’), (‘jack’, ‘dumplings’), (‘Ahmed’, ‘fried chicken’),)favourite_food = defaultdict(list)for n, f in food: favourite_food[n].append(f)print(favourite_food)Out：defaultdict(<class ’list’>, {‘jack’: [‘milk’, ‘dumplings’], ‘Ann’: [‘fruits’, ‘soda’], ‘Arham’: [‘ham’], ‘Ahmed’: [‘fried chicken’]})道理和上面差不多，这里大家可以自己拓展，展开想象，相信可能在某个时刻可以用的上defaultdict这个容器counter基础概念Counter是dict的子类。因此，它是一个无序集合，其中元素及其各自的计数存储为字典。这相当于其他语言的bag或multiset。我的理解就是一个计数器，返回一个字典，key就是出现的元素，value就是该元素出现的次数应用实例计数器没啥可说的，还能干啥，计数呗！from collections import Countercount_list = Counter([‘B’,‘B’,‘A’,‘B’,‘C’,‘A’,‘B’,‘B’,‘A’,‘C’]) #计数listprint (count_list)count_tuple = Counter((2,2,2,3,1,3,1,1,1)) #计数tupleprint(count_tuple)Out：Counter({‘B’: 5, ‘A’: 3, ‘C’: 2}) Counter({1: 4, 2: 3, 3: 2})Counter一般不会用于dict和set的计数，因为dict的key是唯一的，而set本身就不能有重复元素现在我们也可以直接把在defaultdict例子中用过food元组拿来计数：from collections import Counterfood = ( (‘jack’, ‘milk’), (‘Ann’, ‘fruits’), (‘Arham’, ‘ham’), (‘Ann’, ‘soda’), (‘jack’, ‘dumplings’), (‘Ahmed’, ‘fried chicken’),)favourite_food_count = Counter(n for n,f in food) #统计name出现的次数print(favourite_food_count)Out: Counter({‘jack’: 2, ‘Ann’: 2, ‘Arham’: 1, ‘Ahmed’: 1})deque基础概念在我们需要在容器两端的更快的添加和移除元素的情况下，可以使用deque.我的个人理解是deque就是一个可以两头操作的容器，类似list但比列表速度更快应用实例deque的方法有很多，很多操作和list类似，也支持切片from collections import dequed = deque()d.append(1)d.append(2)d.append(3)print(len(d))print(d[0])print(d[-1])Out: 3 1 3deque最大的特点在于我们可以从两端操作：d = deque([i for i in range(5)])print(len(d))# Output: 5d.popleft() # 删除并返回最左端的元素# Output: 0d.pop() # 删除并返回最右端的元素# Output: 4print(d)# Output: deque([1, 2, 3])d.append(100) # 从最右端添加元素d.appendleft(-100) # 从最左端添加元素print(d)# Output: deque([-100, 1, 2, 3, 100])除了这些deque的方法实在太多了，比如我再举几个常用的例子，首先我们定义一个deque时可以规定它的最大长度，deque和list一样也支持extend方法，方便列表拼接，但是deque提供双向操作：from collections import dequed = deque([1,2,3,4,5], maxlen=9) #设置总长度不变d.extendleft([0]) # 从左端添加一个listd.extend([6,7,8]) # 从右端拓展一个listprint(d)Out：deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=9)现在d已经有9个元素了，而我们规定的maxlen=9，这个时候如果我们从左边添加元素，会自动移除最右边的元素，反之也是一样：d.append(100)print(d)d.appendleft(-100)print(d)Out: deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 100], maxlen=9) deque([-100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=9)deque还有很多其他的用法，大家根据各自的需要去自己寻宝吧！namedtuple基础概念名称元组。大家一看名字就会感觉和tuple元组有关，没错，我认为它是元组的强化版namedtuple可以将元组转换为方便的容器。使用namedtuple，我们不必使用整数索引来访问元组的成员。我觉得可以把namedtuple 视为 不可变的 字典应用实例首先，让我们先回顾一下普通元组是如何访问成员的：person = (‘xiaobai’, 18)print(person[0])out：xiaobai现在我们看看namedtuple（名称元组）的强大之处：from collections import namedtuplePerson = namedtuple(‘Person’, ’name age city’) # 类似于定义classxiaobai = Person(name=“xiaobai”, age=18, city=“paris”) # 类似于新建对象print(xiaobai)Out：Person(name=‘xiaobai’, age=18, city=‘paris’)我们创建namedtuple时非常像定义一个class，这里Person好比是类名，第二个参数就是namedtuple的值的名字了，我感觉很像class里的属性，不过这里不用加逗号分离，下面让我们看看如何访问namedtuple的成员：print(xiaobai.name)print(xiaobai.age)print(xiaobai.city)out：xiaobai 18 paris"爽啊，爽死了”，郭德纲看到这里不禁赞叹这种无限接近class调用属性的方式还是非常不错的，在一些实际场景很有用。最后还有一点千万不要忘了，我们不能修改namedtuple里的值：xiaobai.name = ’laobai’Out：Traceback (most recent call last): File “C:\Users\E560\Desktop\test.py”, line 5, in <module> xiaobai.name = ’laobai’AttributeError: can’t set attribute总结今天为大家简单介绍了collections的一些基础容器类型，我把它成为宝藏感觉还是不过分的，因为这些容器在真正使用场景中的确非常有用，而且我发现很多教程大多不会提到，衷心希望可以帮到大家，如果我哪里介绍错误或者遗漏，希望大家留言指出，让我们一起进步！