原文：http://docs.pythontab.com/interpy/collections/collections/

容器(`Collections`)

Python附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。

我们将讨论的是：

defaultdict
counter
deque
namedtuple
enum.Enum (包含在Python 3.4以上)

defaultdict

我个人使用defaultdict较多，与dict类型不同，你不需要检查key是否存在，所以我们能这样做：

 1 from collections import defaultdict
 2
 3 colours = (
 4     ('Yasoob', 'Yellow'),
 5     ('Ali', 'Blue'),
 6     ('Arham', 'Green'),
 7     ('Ali', 'Black'),
 8     ('Yasoob', 'Red'),
 9     ('Ahmed', 'Silver'),
10 )
11
12 favourite_colours = defaultdict(list)
13
14 for name, colour in colours:
15     favourite_colours[name].append(colour)
16
17 print(favourite_colours)

运行输出

# defaultdict(<type 'list'>,
#    {'Arham': ['Green'],
#     'Yasoob': ['Yellow', 'Red'],
#     'Ahmed': ['Silver'],
#     'Ali': ['Blue', 'Black']
# })

另一种重要的是例子就是：当你在一个字典中对一个键进行嵌套赋值时，如果这个键不存在，会触发keyError异常。 defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题。首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子，然后提供一个使用defaultdict的解决方案。

问题：

1 some_dict = {}
2 some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
3
4 ## 异常输出：KeyError: 'colours'

解决方案：

1 import collections
2 tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
3 some_dict = tree()
4 some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
5
6 ## 运行正常

你可以用json.dumps打印出some_dict，例如：

import json
print(json.dumps(some_dict))## 输出: {"colours": {"favourite": "yellow"}}

counter

Counter是一个计数器，它可以帮助我们针对某项数据进行计数。比如它可以用来计算每个人喜欢多少种颜色：

 1 from collections import Counter
 2
 3 colours = (
 4     ('Yasoob', 'Yellow'),
 5     ('Ali', 'Blue'),
 6     ('Arham', 'Green'),
 7     ('Ali', 'Black'),
 8     ('Yasoob', 'Red'),
 9     ('Ahmed', 'Silver'),
10 )
11
12 favs = Counter(name for name, colour in colours)
13 print(favs)
14
15 ## 输出:
16 ## Counter({17 ##     'Yasoob': 2,
18 ##     'Ali': 2,
19 ##     'Arham': 1,
20 ##     'Ahmed': 1
21 ##  })

我们也可以在利用它统计一个文件，例如：

with open('filename', 'rb') as f:line_count = Counter(f)
print(line_count)

deque

deque提供了一个双端队列，你可以从头/尾两端添加或删除元素。要想使用它，首先我们要从collections中导入deque模块：

from collections import deque

现在，你可以创建一个deque对象。

d = deque()

它的用法就像python的list，并且提供了类似的方法，例如：

 1 d = deque()
 2 d.append('1')
 3 d.append('2')
 4 d.append('3')
 5
 6 print(len(d))
 7
 8 ## 输出: 3
 9
10 print(d[0])
11
12 ## 输出: '1'
13
14 print(d[-1])
15
16 ## 输出: '3'

你可以从两端取出(pop)数据：

d = deque(range(5))
print(len(d))## 输出: 5

d.popleft()## 输出: 0

d.pop()## 输出: 4print(d)## 输出: deque([1, 2, 3])

我们也可以限制这个列表的大小，当超出你设定的限制时，数据会从对队列另一端被挤出去(pop)。
最好的解释是给出一个例子：

d = deque(maxlen=30)

现在当你插入30条数据时，最左边一端的数据将从队列中删除。

你还可以从任一端扩展这个队列中的数据：

1 d = deque([1,2,3,4,5])
2 d.extendleft([0])
3 d.extend([6,7,8])
4 print(d)
5
6 ## 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

namedtuple

您可能已经熟悉元组。
一个元组是一个不可变的列表，你可以存储一个数据的序列，它和命名元组(namedtuples)非常像，但有几个关键的不同。
主要相似点是都不像列表，你不能修改元组中的数据。为了获取元组中的数据，你需要使用整数作为索引：

man = ('Ali', 30)
print(man[0])## 输出: Ali

嗯，那namedtuples是什么呢？它把元组变成一个针对简单任务的容器。你不必使用整数索引来访问一个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)一样访问namedtuples，但namedtuples是不可变的。

现在你可以看到，我们可以用名字来访问namedtuple中的数据。我们再继续分析它。一个命名元组(namedtuple)有两个必需的参数。它们是元组名称和字段名称。

 1 from collections import namedtuple
 2
 3 Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
 4 perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
 5
 6 print(perry)
 7
 8 ## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat')
 9
10 print(perry.name)
11
12 ## 输出: 'perry'

在上面的例子中，我们的元组名称是Animal，字段名称是'name'，'age'和'type'。
namedtuple让你的元组变得自文档了。你只要看一眼就很容易理解代码是做什么的。
你也不必使用整数索引来访问一个命名元组，这让你的代码更易于维护。
而且，namedtuple的每个实例没有对象字典，所以它们很轻量，与普通的元组比，并不需要更多的内存。这使得它们比字典更快。

然而，要记住它是一个元组，属性值在namedtuple中是不可变的，所以下面的代码不能工作：

from collections import namedtupleAnimal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
perry.age = 42## 输出:
## Traceback (most recent call last):
##     File "", line 1, in
## AttributeError: can't set attribute

你应该使用命名元组来让代码自文档，它们向后兼容于普通的元组，这意味着你可以既使用整数索引，也可以使用名称来访问namedtuple：

from collections import namedtupleAnimal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry[0])## 输出: perry

最后，你可以将一个命名元组转换为字典，方法如下：

from collections import namedtupleAnimal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat")
print(perry._asdict())## 输出: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ...

enum.Enum (Python 3.4+)

另一个有用的容器是枚举对象，它属于enum模块，存在于Python 3.4以上版本中（同时作为一个独立的PyPI包enum34供老版本使用）。Enums(枚举类型)基本上是一种组织各种东西的方式。

让我们回顾一下上一个'Animal'命名元组的例子。
它有一个type字段，问题是，type是一个字符串。
那么问题来了，万一程序员输入了Cat，因为他按到了Shift键，或者输入了'CAT'，甚至'kitten'？

枚举可以帮助我们避免这个问题，通过不使用字符串。考虑以下这个例子：

 1 from collections import namedtuple
 2 from enum import Enum
 3
 4 class Species(Enum):
 5     cat = 1
 6     dog = 2
 7     horse = 3
 8     aardvark = 4
 9     butterfly = 5
10     owl = 6
11     platypus = 7
12     dragon = 8
13     unicorn = 9
14     # 依次类推
15
16     # 但我们并不想关心同一物种的年龄，所以我们可以使用一个别名
17     kitten = 1  # (译者注：幼小的猫咪)
18     puppy = 2   # (译者注：幼小的狗狗)
19
20 Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
21 perry = Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat)
22 drogon = Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon)
23 tom = Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat)
24 charlie = Animal(name="Charlie", age=2, type=Species.kitten)

现在，我们进行一些测试：

>>> charlie.type == tom.type
True
>>> charlie.type
<Species.cat: 1>

这样就没那么容易错误，我们必须更明确，而且我们应该只使用定义后的枚举类型。

有三种方法访问枚举数据，例如以下方法都可以获取到'cat'的值：

Species(1)
Species['cat']
Species.cat

只是一个快速浏览collections模块的介绍，建议你阅读本文最后的官方文档。

转载于:https://www.cnblogs.com/guolei2570/p/8807517.html

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