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collections模塊是一個不用不知道，一用就上癮的模塊。這里主要介紹OrderedDict類、defaultdict類、Counter類、namedtuple類和deque類。

collections

collections的常用類型有：

• 計數器(Counter)
• 雙向隊列(deque)
• 默認字典(defaultdict)
• 有序字典(OrderedDict)
• 可命名元組(namedtuple)

Counter

計數器(counter)以字典的形式返回序列中各個字符出現的次數，值為key，次數為value

Counter是對字典類型的補充，用于追蹤值得出現次數 。

import collections 
 
counter = collections.Counter("My name is Runsen") 
print(counter) 

輸出如下

Counter({' ': 3, 'n': 3, 'e': 2, 's': 2, 'M': 1, 'y': 1, 'a': 1, 'm': 1, 'i': 1, 'R': 1, 'u': 1}) 

取得元素重復次數的值

print(counter[' ']) 
3 

elements()取得計數器中的所有元素。

注：此處非所有元素集合，而是包含所有元素集合的迭代器.

counter = collections.Counter('abcabcabcdabcdef')  
print(counter) 
# 輸出如下 
Counter({'a': 4, 'b': 4, 'c': 4, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 1}) 
 
print(counter.elements()) 
# 輸出如下 
<itertools.chain object at 0x0000025B1477BF98> 
 
print(list(counter.elements())) 
# 輸出如下 
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e', 'f'] 

將Counter按照value從大到小排列，獲取前N個元素，需要使用函數most_common

# most_common(N)數量從大到小排列，獲取前N個元素  
print(counter.most_common(3)) 
# 輸出如下 
[('a', 4), ('b', 4), ('c', 4)] 

sorted將Counter中的key進行排序，返回的是所有key的列表

# sorted()列出所有不同的元素并排序  
print(sorted(counter)) 
 
# 輸出如下 
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] 

將Counter轉換成字符串，字符串的join方法可以解決。注意不是原來的模樣。

# 轉換成字符串  
print(''.join(counter.elements())) 
# aaaabbbbccccddef 
print(''.join(list(counter.elements()))) 

update()更新計數器，其實在原本的counter更新計數器,如果原來沒有，則新建key，如果有value則加一

# update()更新計數器， 
d = collections.Counter('a')  
counter.update(d)  
print(counter)  
# 輸出如下 
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 4, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 1}) 

update()更新計數器，那么subtract()相減計數器的values，即原來的計數器中的每一個元素的數量減去后添加的元素的數量

counter.subtract('abdabcabcg')  
print(counter) 
 
# 輸出如下 
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'f': 1, 'g': -1}) 

deque

deque支持從任意一端增加和刪除元素。更為常用的兩種結構，就是棧和隊列。

deque的常見操作

#定義一個空的雙向隊列 
d = collections.deque() 
 
#從右端增加元素 
d.extend("Runsen")  
d.append("Maoli") 
d.append("Python") 
d.append("king") 
 
#從左端增加元素 
d.appendleft('left') 
print(d) 
# 輸出如下 (注意：extend和append的區別) 
deque(['left', 'R', 'u', 'n', 's', 'e', 'n', 'Maoli', 'Python', 'king']) 
 
# reverse()反轉隊列  
print(d.reverse()) 
d.reverse() 
print(d) 
# 輸出如下 
None 
deque(['king', 'Python', 'Maoli', 'n', 'e', 's', 'n', 'u', 'R', 'left']) 
 
 
d.reverse() 
d.extend(['qq','ww','ee'])  
print(d)  
# deque(['left', 'R', 'u', 'n', 's', 'e', 'n', 'Maoli', 'Python', 'king', 'qq', 'ww', 'ee']) 
 
 
# count()計數  
print(d.count('R')) 
# 輸出如下 
1 
 
# clear()清空隊列  
d.clear()  
print(d)  
# 輸出如下 
deque([]) 
 
# index()取得元素下標  
print(d.index('Maoli')) 
# 輸出如下 
7 
 
# insert()指定位置插入元素  
d.insert(1,'Runsen')  
print(d)  
# deque(['left', 'Runsen',R', 'u', 'n', 's', 'e', 'n', 'Maoli', 'Python', 'king', 'qq', 'ww', 'ee']) 

OrderedDict

使用dict時要保持Key的順序，可以用OrderedDict。

from collections import OrderedDict  
dic = OrderedDict()  
dic['k1'] = 'v1'  
dic['k2'] = 'v2'  
dic['k3'] = 'v3'  
print(dic)  
# 輸出如下 
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) 
 
# 字典所有的鍵  
print(dic.keys()) 
# 輸出如下 
 
odict_keys(['k1', 'k2', 'k3']) 
     
# 字典所有值  
print(dic.values()) 
# 輸出如下 
odict_values(['v1', 'v2', 'v3']) 
     
# items() 方法以列表返回可遍歷的(鍵, 值) 元組數組  
print(dic.items()) 
 
# 輸出如下 
odict_items([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) 
     
 
#pop()方法，刪除指定的鍵值  
dic.pop('k1')   
print(dic)  
# 輸出如下 
OrderedDict([('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) 
 
 
#popitem()方法，默認刪除字典最后一個元素  
dic.popitem()  
print(dic)  
# 輸出如下 
OrderedDict([('k2', 'v2')]) 
 
# update()更新字典  
dic.update({'k1':'v1111','k10':'v10'})  
print(dic)  
# 輸出如下 
OrderedDict([('k2', 'v2'), ('k1', 'v1111'), ('k10', 'v10')]) 

OrderedDict和字典操作完全相同，區別在于OrderedDict的Key會按照插入的順序排列，不是Key本身排序

>>> from collections import OrderedDict 
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 
>>> d # dict的Key是無序的 
{'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)]) 

defaultdict

在使用字典的時候, 如果在使用不存在的key的時候發生KeyError這樣的一個報錯, 這時候就該defaultdict登場了。

defaultdict接受一個工廠函數作為參數來構造：dict =defaultdict( factory_function)這個factory_function可以是list、set、str等等，作用是當key不存在時，返回的是工廠函數的默認值，比如list對應[ ]，str對應的是空字符串，set對應set( )，int對應0，如下舉例：

from collections import defaultdict 
 
dict1 = defaultdict(int) 
dict2 = defaultdict(set) 
dict3 = defaultdict(str) 
dict4 = defaultdict(list) 
dict1[2] ='two' 
 
print(dict1[1]) 
print(dict2[1]) 
print(dict3[1]) 
print(dict4[1]) 
 
# 輸出如下 
0 
set() 
 
[] 

defaultdict類接受類型名稱作為初始化函數的參數，這樣使得默認值的取值更加靈活。

s = 'mynameisrunsen' 
d = collections.defaultdict(int) 
for k in s: 
    d[k] += 1 
print(d) 
 
# 輸出如下 
defaultdict(<class 'int'>, {'m': 2, 'y': 1, 'n': 3, 'a': 1, 'e': 2, 'i': 1, 's': 2, 'r': 1, 'u': 1}) 

練習有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,99]。

下面將所有大于 55的值保存至字典的第一個key中，將小于 55 的值保存至第二個key的值中。

下面通過defaultdict默認字典對列表進行劃分。

all_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] 
dic = collections.defaultdict(list) 
for i in all_list: 
    if i > 55: 
        dic['k1'].append(i) 
    else: 
        dic['k2'].append(i) 
print(dic) 
# 輸出如下 
defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55], 'k1': [66, 77, 88, 99]}) 

也可以使用字典，具體代碼如下。

all_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99] 
dic = {} 
for i in all_list: 
    if i > 55: 
        if "k1" in dic.keys(): 
            dic['k1'].append(i) 
        else: 
            dic['k1'] = [i,] 
    else: 
        if "k2" in dic.keys(): 
            dic['k2'].append(i) 
        else: 
            dic['k2'] = [i,] 
print(dic) 
# 輸出如下 
{'k2': [11, 22, 33, 44, 55], 'k1': [66, 77, 88, 99]} 

namedtuple

namedtuple是用來創建一個自定義的tuple對象，并且規定了tuple元素的個數，并可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。

使用命名元組的步驟：

# 將元組封裝為一個類，可以通過字段名（屬性名）來訪問元組中的值 
# 支持元組的所有操作 
from collections import namedtuple 
# 1、定義一個類 
Runsen = namedtuple('Runsen', ['name','sex','age']) 
# 2、創建對象 
runsen = Runsen("Runsen", "帥男", 21) 
# 3、獲取命名元組的值 
print(runsen[1])    # 支持元組的索引取值   
print(runsen[-2:])  # 支持切片 
print(runsen.name)  # 支持通過字段名來取值  
# _fields，獲取命名元組的所有屬性名 
print(runsen._fields) 
# _asdict方法，將元組轉化為字典 
print(runsen._asdict()) 
 
# 輸出如下 
 
帥男 
('帥男', 21) 
Runsen 
('name', 'sex', 'age') 
OrderedDict([('name', 'Runsen'), ('sex', '帥男'), ('age', 21)]) 

本文已收錄 GitHub，傳送門~[1] ，里面更有大廠面試完整考點，歡迎 Star。

Reference

[1]傳送門~:

https://github.com/MaoliRUNsen/runsenlearnpy100