Python的模块collections怎么使用

本篇内容介绍了“Python的模块collections怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1.创建升级版的元组--namedtupe

Python的元组(1,2,3)具有不可变性，但是单独的元组在无法满足现有需求时，可以使用升级版的元组，使用namedtupe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。

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

__author__ = "问道编程"

__date__ = "2019/03/18 12:37"

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Ponit', ['x', 'y'])  # 实例化一个tupe对象,并规定了对象数量以及属性：x、y

p = Point(1,3)   # 赋值

print(p.x)   # 通过属性访问数据

print(p.y)

2.创建升级版的列表--deque

使用list存储数据时，可以非常方便的进行查询和尾部操作（append、pop），但是在头部添加、删除时效率很低（最大时间复杂度为n），所以有了deque，可以实现高效的头、尾的操作，适合用于队列和栈：

from collections import deque

q = deque([1,2,3])

q.append(6)   # [1,2,3,6]  同list一样进行尾部添加、删除操作

q.pop() # [1,2,3]

q.appendleft('x')  # ['x',1,2,3]  头部添加

q.popleft()  # [1,2,3]  头部删除

3.创建升级版字典--defaultdict

常用的dict使用键值对存储数据，但当使用key访问匹配的值，而key不存在时会报错，而使用defaultdict可以规定一个默认值，当使用不存在的key查询字典的值时，会返回一个指定的默认值：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(lambda: 'N/A')   # 创建defaultdict对象，是字典类型的子集，并规矩默认值是   N/A

d['a'] = 1

print(d['a'])  # 1   正常输出

print(d['b'])  # N/A key不存在时，输出默认值

4.创建有顺序的字典--OrderedDict

常用的dict是不记录键值对顺序的，使用OrderedDict可以创建相对有序的字典，该类型可记录字典的输入顺序，但不能自动进行排序：

from collections import OrderedDict

d = OrderedDict()

d['a'] = 1

d['b'] = 2

print(d.keys())  # ['a','b'] 会按照key值的录入顺序进行打印

5.创建多个字典的映射--ChainMap

官方解释：一个 ChainMap 类是为了将多个映射快速的链接到一起，这样它们就可以作为一个单元处理。它通常比创建一个新字典和多次调用 update() 要快很多。

通俗的说，是创建一将多个字典链接到一起的映射，底层通过list实现，查询时，从第一个字典映射开始查，如果第一个字典没有，查询第二个，依次类推，但是更新、删除数据时仅对于第一个字典映射操作。

通常在进行拼接命令行时，可以对参数进行优先选择，比如用户输入数据、环境传入、默认值。

参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html

6.功能强大的列表计数功能--Counter

from collections import Counter

arr = [1,2,3,3,3,6,2,2,2]  # 1出现1次，2出现4次，3出现3次，6出现1次

print(arr.count(3))   # 3  可以使用list的count方法获取指定值的出现次数

cou = Counter(arr)

pirnt(cou)  # Counter({3: 3, 2: 2, 1: 1, 5: 1, 6: 1})  属于字典的子集

for k,v in cou.items():

    print(k,v)       # 对Counter进行遍历，打印结果

print(cou.most_common(2)) # [(3,3),(2,2)]  返回出现次数最高的前两个数字及次数

“Python的模块collections怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！