Python的collections模块真的很好用

下面是详细讲解使用Python的collections模块的攻略。

简介

Python中的collections模块提供了一些额外的数据类型以及容器对象，这些数据类型是Python内置数据类型的扩展。这些数据类型对于管理数据集合、元素计数、队列、双向队列以及其他数据结构非常有帮助。collections模块中的一些数据类型如下：

• defaultdict
• namedtuple
• Counter
• deque

defaultdict

collections模块中的defaultdict是Python标准字典的一个子类，它覆盖了其中的missing_(key)_方法，可以帮助我们快速创建一个defaultdict并定义默认值，当访问不存在的键时，该方法可以返回一个自定义的默认值。

示例代码：

from collections import defaultdict

my_dict = defaultdict(int)  # 默认值为0
my_dict['a'] = 1
my_dict['b'] = 2

print(my_dict['a'])  # 1
print(my_dict['c'])  # 输出为0，因为未定义，使用设定的默认值

namedtuple

collections模块中的namedtuple提供了一种方便的方式来定义只有几个字段但没有方法的类（类似于C结构体）。使用namedtuple可以创建一个标准的元组子类，可以通过名称来获取元组中的元素。namedtuple带来了简洁易于阅读的代码。

示例代码：

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, y=2)
print(p)              # Point(x=1, y=2)
print(p.x, p.y)       # 1, 2
print(p[0], p[1])     # 1, 2

Counter

Python中的collections模块中的Counter可以用于元素计数。它不仅可以方便地计数对象（如列表、元组等），还可以用于计算字符串的字符数量，并提供了一些方便实用的方法，如most_common()可以返回出现最多的n个元素，subtract()可以对计数器进行减法操作。

示例代码：

from collections import Counter

sentence = "this is a sentence with many words, and it can show how easily you can use a Counter to count the frequency of each character"
c = Counter(sentence)

print(c)             # Counter({' ': 23, 'e': 16, 't': 11, 'a': 10, 'h': 9, 's': 8, 'n': 8, 'i': 8, 'o': 8, 'r': 6, 'y': 6, 'u': 5, 'w': 4, ',': 3, 'c': 3, 'm': 2, 'd': 2, '.': 1})
print(c.most_common(5))  # [(' ', 23), ('e', 16), ('t', 11), ('a', 10), ('h', 9)]

deque

Python中的collections模块中的deque也叫双向队列，是一个线程安全的list，它的元素可以从头或尾添加或删除。这个特性使得deque非常适合需要FIFO（先进先出）操作和LIFO（后进先出）操作的应用场景，尤其在队列的两端进行元素插入和删除操作时，deque比list更快。

示例代码：

from collections import deque

q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('d')
q.appendleft('e')
print(q)        # deque(['e', 'a', 'b', 'c', 'd'])
q.pop()
print(q)        # deque(['e', 'a', 'b', 'c'])
q.popleft()
print(q)        # deque(['a', 'b', 'c'])

以上是collections模块的一些常见功能及其示例，我们可以灵活运用collections模块提供的数据结构和容器对象来提高代码的可读性和高效性。