collections

如何提高Python编程效率：collections模块1. 简介

Python是一种高级语言，它拥有强大的语言特性，极大地提高了开发人员的效率。Python的语言特性之一是其集合框架，它提供了多种内置数据结构，如列表、元组、字典、集合等。然而，这些内置数据结构并不一定满足所有需求。需要进一步扩展集合框架以提高编程效率。这就是Python collections模块的作用。

2. collections模块的功能

在Python内置数据结构表达能力的基础上，collections模块提供了一组扩展数据类型，包括：

命名元组（namedtuple）

双向队列（deque）

计数器（Counter）

默认字典（defaultdict）

有序字典（OrderedDict）

这些扩展数据类型解决了一些常见问题，提供了高效、易于使用的数据结构，帮助Python程序员更快地解决问题。

3. 命名元组（namedtuple）

Python内置的元组类型采用下标访问元素，这种方式具有易读性和易于理解的优点。然而，它对开发人员有一定限制，即代码易出错，因为容易混淆各个下标所代表的值。namedtuple改善了这个问题。

命名元组是元组的子类，它拥有自己的名称和字段。在使用时，可以像元组一样使用，但是更具可读性和易于理解性。

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
pt = Point(1, 2)
print(pt.x, pt.y)

这段代码创建了一个名为Point的命名元组，它包含名为x和y的字段。使用这个命名元组创建了一个名称为pt的实例。可以像普通元组一样访问属性，但是更具可读性和易于理解性。

4. 双向队列（deque）

Python的列表可以在列表的开头或结尾执行快速的插入和删除操作。但是，当列表需要从中间删除或添加大量元素时，就会变慢。deque是一种双向队列，它可以像列表一样进行fast appends和pops操作。而且，切片操作也比列表更快。

deque经常用于存储需要快速添加和删除元素的场景，如网络爬虫爬取页面的URL队列。

from collections import deque
d = deque([1, 2, 3, 4])
d.append(5)        # 添加到队列末尾
d.appendleft(0)    # 添加到队列前面
print(d.pop())     # 从队列末尾删除并返回元素
print(d.popleft()) # 从队列前面删除并返回元素
print(list(d))     # 将deque转换为列表

5. 计数器（Counter）

Python内置字典提供了在一组键和值之间进行快速查找的机制，但它并不适用于统计。Counter类为计数提供集合方法和字典键的计数器。它不仅支持基本的计数操作，还提供了方便的排序和比较方法。

from collections import Counter
c = Counter("hello, world!")
print(c)            # 统计每个字符出现的次数
print(c.most_common(3)) # 返回最常见的3个元素和其计数值

6. 默认字典（defaultdict）

内置字典对于不在字典中的键的查找操作会引发KeyError异常。当需要在字典中欠缺默认值时，可以使用defaultdict。

defaultdict是字典的子类，它有一个特定的方法——default_factory。当字典引发KeyError异常时，默认工厂函数将为字典返回一个默认值。default_factory默认值为None，也可以将其指定为其他值。

from collections import defaultdict
s = 'mississippi'
d = defaultdict(int)
for k in s:
  d[k] += 1
print(d) # 统计每个字符出现的次数，如果某个键不存在，将返回默认值0

7. 有序字典（OrderedDict）

Python 3.7及之后版本的字典key以插入顺序保持有序。然而，在早于Python3.7版本的Python中，字典的顺序是随机的。如果需要保持键值对的顺序，可以使用collections.OrderedDict。OrderedDict使用一个双向链表来实现有序字典，键每次插入字典时都会被添加到该链表的末尾。在字典的操作选项和普通字典相同。但键在字典上迭代时，它们将与它们插入时的顺序一致。

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d['a'] = 1
d['b'] = 2
d['c'] = 3
for k, v in d.items():
    print(k, v) # 输出键和值，它们是按顺序排列的

总结

Python collections模块提供了一组扩展数据类型，它们提供了高效、易于使用的数据结构，帮助Python程序员更快地解决问题。这个模块包含了五种类型，分别是命名元组、双向队列、计数器、默认字典，和有序字典。

建议阅读官方文档以深入了解每种类型的详细用法，还可以了解和学习如何创建自己的Python集合。