Python模块：内置模块collections数据结构扩展-北京尧图网络

Python模块内置模块collections数据结构扩展一、开篇标准容器的升级版Python内置的list、dict、tuple、set已经很强大但有时你需要更专业的工具。collections模块提供了这些高级容器——namedtuple让元组有名字deque让两端操作飞起来Counter让统计一行搞定defaultdict让字典不再抛KeyError。⌨️ 导入fromcollectionsimport(namedtuple,deque,Counter,defaultdict,OrderedDict,ChainMap)二、namedtuple有名字的元组fromcollectionsimportnamedtuple# 创建具名元组类型类名字段名空格分隔或列表Pointnamedtuple(Point,[x,y])Studentnamedtuple(Student,name age score)# 创建实例pPoint(3,4)sStudent(张三,20,92)# 像元组一样索引像对象一样用属性名print(p[0],p[1])# 3 4 —— 元组用法print(p.x,p.y)# 3 4 —— 对象用法更可读print(f{s.name}:{s.age}岁,{s.score}分)# 实用方法print(s._asdict())# {name: 张三, age: 20, score: 92} 转字典print(s._replace(age21))# Student(name张三, age21, score92) 替换字段# 从字典创建data{name:李四,age:25,score:88}s2Student(**data)# namedtuple不可变节省内存是tuple的直接子类print(isinstance(s,tuple))# True# 应用表示数据库查询结果defquery_users():Usernamedtuple(User,id name email)return[User(1,张三,zstest.com),User(2,李四,lstest.com)]foruserinquery_users():print(fID:{user.id}{user.name}{user.email})三、deque双端队列fromcollectionsimportdeque# 创建双端队列dqdeque([1,2,3])print(dq)# deque([1, 2, 3])# append/appendleft —— 两端添加 O(1)dq.append(4)# 右端添加dq.appendleft(0)# 左端添加print(dq)# deque([0, 1, 2, 3, 4])# pop/popleft —— 两端弹出 O(1)print(dq.pop())# 4右端弹出print(dq.popleft())# 0左端弹出# maxlen —— 限制最大长度FIFO自动丢弃旧元素historydeque(maxlen3)# 只保留最近3条foriinrange(5):history.append(i)print(f添加{i}后:{list(history)})# 添加0后: [0]# 添加1后: [0, 1]# 添加2后: [0, 1, 2]# 添加3后: [1, 2, 3] ← 0被丢弃# 添加4后: [2, 3, 4] ← 1被丢弃# rotate(n) —— 旋转元素dqdeque([1,2,3,4,5])dq.rotate(2)# 右旋2位后面2个移到前面print(dq)# deque([4, 5, 1, 2, 3])dq.rotate(-1)# 左旋1位print(dq)# deque([5, 1, 2, 3, 4])# deque vs list# list的pop(0)/insert(0,v)是O(n)deque的popleft()/appendleft(v)是O(1)# 适合实现队列、栈、滑动窗口四、Counter频次计数器fromcollectionsimportCounter# 统计可迭代对象中各元素的出现次数wordsmississippicntCounter(words)print(cnt)# Counter({i: 4, s: 4, p: 2, m: 1})# 最常用的方法print(cnt.most_common(3))# [(i, 4), (s, 4), (p, 2)]print(cnt[i])# 4 —— 访问计数print(cnt[z])# 0 —— 不存在的键返回0不抛KeyError# 更新计数cnt.update(mississippi)# 累加print(cnt[i])# 8cnt.subtract(miss)# 累减print(cnt[i])# 7# Counter支持算术运算aCounter(abc)bCounter(bcd)print(ab)# Counter({b: 2, c: 2, a: 1, d: 1})print(a-b)# Counter({a: 1}) —— 差集计数相减只保留正的print(ab)# Counter({b: 1, c: 1}) —— 交集取最小值print(a|b)# Counter({a: 1, b: 1, c: 1, d: 1}) —— 并集取最大值# 实际应用词频统计textthe cat and the dog and the mouseword_countsCounter(text.split())print(word_counts.most_common(3))# [(the, 3), (and, 2), (cat, 1)]五、defaultdict带默认值的字典fromcollectionsimportdefaultdict# 普通字典访问不存在的键会抛出KeyErrord{}# d[key] 1 # KeyError!# defaultdict在访问不存在的键时自动用default_factory创建默认值dddefaultdict(int)# int()返回0print(dd[count])# 0 —— 自动创建dd[count]1print(dd[count])# 1# 常用的default_factorydd_listdefaultdict(list)# 默认空列表 → 方便分组dd_setdefaultdict(set)# 默认空集合 → 方便去重分组dd_dictdefaultdict(dict)# 默认空字典dd_strdefaultdict(str)# 默认空字符串dd_counterdefaultdict(lambda:0)# 自定义默认值# 经典应用分组students[(技术部,张三),(市场部,李四),(技术部,王五),(市场部,赵六),(人事部,钱七),]by_deptdefaultdict(list)fordept,nameinstudents:by_dept[dept].append(name)fordept,membersinby_dept.items():print(f{dept}:{, .join(members)})# 技术部: 张三, 王五# 市场部: 李四, 赵六# 人事部: 钱七# ⚠️ defaultdict的坑dddefaultdict(list)dd[key].append(1)# 正常# key in dd 是True因为访问过已被创建# 如果你只想读取而不想创建用普通dict的get()方法六、OrderedDict和ChainMapfromcollectionsimportOrderedDict,ChainMap# OrderedDict —— 保持插入顺序# Python 3.7普通dict也保持顺序但OrderedDict有额外方法odOrderedDict()od[a]1od[b]2od[c]3print(od)# OrderedDict([(a, 1), (b, 2), (c, 3)])od.move_to_end(a)# 移到末尾print(od)# OrderedDict([(b, 2), (c, 3), (a, 1)])# ChainMap —— 合并多个字典按顺序查找defaults{host:localhost,port:8080,debug:False}user_config{port:9090,debug:True}runtime_config{host:192.168.1.1}configChainMap(runtime_config,user_config,defaults)print(config[host])# 192.168.1.1 —— 从runtime_config找到print(config[port])# 9090 —— 从user_config找到print(config[debug])# True —— 从user_config找到# 查找顺序runtime_config → user_config → defaults七、总结collections模块为Python的标准容器提供了专业级升级。选择正确的容器能让代码更简洁、更高效。选型速查元组需要字段名 →namedtuple两端高效操作 →deque统计频次 →Counter避免KeyError →defaultdict合并多字典 →ChainMap

Python模块：内置模块collections数据结构扩展

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