collections是Python内建的一个集合模块，在内置数据类型（dict，list，set，tuple）的基础上，提供了许多有用的集合类。基本如下：

  • namedtuple：生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类
  • deque：双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
  • defaultdict：带有默认值的字典
  • OrderedDict：有序字典
  • Counter：计数器，主要用来计数

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1,2)，很难看出这个tuple是用来表示坐标的。这时，namedtuple就能用上了。

语法：

namedtuple('名称', [属性list])

实例：

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point',['x','y'])
p = Point(1,2)      
print(Point)    # <class '__main__.Point'>       
print(p)        # Point(x=1, y=2)
print(p.x)      # 1
print(p.y)      # 2

namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来，我们用namedtuple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。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

print(isinstance(p,Point))  # True
print(isinstance(p,tuple))  # True

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

from collections import deque

q = deque(['a','b','c'])
q.append('x')           # 添加元素
q.appendleft('xx')      # 左侧添加元素，就是在开始插入元素
print(q)        # deque(['xx', 'a', 'b', 'c', 'x'])
q.pop()         # 删除元素
q.popleft()     # 左侧删除元素，以上就是删除第一个
print(q)        # deque(['a', 'b', 'c'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

from collections import defaultdict

def func():
    return '不存在'

d = defaultdict(func)
# d = defaultdict(lambda:'不存在')   # 采用匿名函数
d['k1'] = 'v1'
print(d['k1'])      # v1
print(d['k2'])      # 不存在

注意：默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

from collections import OrderedDict

d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d.keys())    # key是无序的

od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])   # 只能以这种形式创建，否则也是无序
print(od.keys())   # odict_keys(['a', 'b', 'c']) key是有序的

注意：OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

od = OrderedDict()
od['c'] = 3
od['a'] = 1
od['b'] = 2
print(od.keys())     # odict_keys(['c', 'a', 'b'])

Counter

Counter是一个简单的计数器，例如：统计字符出现的个数：

from collections import Counter

c = Counter()
for ch in 'abcdefgabcdefgabcd':
    c[ch] = c[ch] + 1

print(c)    # Counter({'b': 3, 'a': 3, 'd': 3, 'c': 3, 'g': 2, 'e': 2, 'f': 2})

Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'b'、'a'、'd'、'c'各出现了三次，其他字符各出现了两次。