python之collection模块

collections模块
一、总览
在内置数据类型（int、float、complex、dict、list、set、tuple）的基础上，
collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.OrderedDict: 有序字典
4.defaultdict: 带有默认值的字典
5.Counter: 计数器，主要用来计数

二、namedtuple：可命名元组
from collections import namedtuple
time = namedtuple('My_time',['hour','minute','second'])
t1 = time(17,50,30)
print(t1)         # My_time(hour=17, minute=50, second=30)
print(t1.hour)    #
print(t1.minute)  #
print(t1.second)  #

可命名元组非常类似一个只有属性没有方法的类，
这个类最大的特点就是一旦实例化不能修改属性的值，
可命名元组不能用索引取值了，只能用属性取值，
['hour','minute','second']是对象属性名，
My_time是类的名字，而time就相当于把一个类赋值给一个变量(变量复用地址而已，实际上还是那个类)。
相当于：
class A:
    pass
B = A
a = A()
b = B()
print(type(a))
print(type(b))  # B所有操作跟A都是一样的，因为B是指向A的类的地址

三、deque：双端队列
list的缺点：list在插入元素(insert)的时候是非常慢的，因为你插入一个元素，那么此元素后面的所有元素索引都得改变，
当数据量很大的时候，那么速度就很慢了。
双端队列：可以弥补List的这个缺点
3-1、双端队列：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。
(实际上双端队列等于是一个可以从左或者右新增删除的列表，列表所有的方法，它也全有)
from collections import deque
dq = deque([1,2,3])
dq.append(4)
dq.append(5)
dq.appendleft(6)
print(dq)  # deque([6, 1, 2, 3, 4, 5])
print(dq.pop()) #
print(dq.popleft()) # 6
dq.extend("zxcv")
dq.extendleft([6, 7, 8])
dq.insert(1, "zbj")
del dq[2]
dq.clear()
双端队列原理图：


3-2、再了解一下正常的队列
队列是遵循先进先出的原则(单向的)，应用场景：抢票系统
import queue
q = queue.Queue() # 队列对象
q.put(1)      # 往队列存元素
q.put(2)
q.put('a')
q.put([1,2,3])
print(q.get()) # 1  取元素
print(q.get()) #
print(q.get()) # a

四、OrderedDict：让字典有序
python3.6之前，字典的Key是无序的(3.6之后字典默认有序，无需用次方法，但是很多公司未必都是在用3.6的版本)，
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。
首先说明一下普通字典的创建，可以使用面向对象的方式创建：
dic1 = dict({'a':1,'b':2})       # 括号里面直接写字典
dic2 = dict([('c',3),('d',4)])   # 括号里面写列表，列表每一个元素是二元组，每个元组是字典的键和值
print(dic1)  # {'a': 1, 'b': 2}
print(dic2)  # {'c': 3, 'd': 4}

from collections import OrderedDict
order_dic = OrderedDict([('a',1),('b',2)])
# 也可以这样创建：order_dic = OrderedDict({'a':1,'b':2})

print(order_dic)   # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2)])

for key in order_dic:
    print(key,order_dic[key])
order_dic['c'] = 3
print(order_dic)   # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

五、defaultdict：为字典设置默认值
from collections import defaultdict
dic = defaultdict(list)   # 为字典设置默认值为空列表(defaultdict里面的参数必须是可调用的)
# dic = defaultdict(1)    # 报错，因为数字 1 不可调用
print(dic['a'])  # []
dic['b'].append(2)
print(dic['b']) # [2]

# 可与匿名函数结合使用，设置任何默认值
dic = defaultdict(lambda :'none')  # lambda返回什么值都可以
print(dic['a']) # none
print(dic) # {'a': 'none'}

dic['b'] = 2
print(dic) # {'a': 'none', 'b': 2}

例子：有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，
将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}
1、用正常的字典做
lst = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
dic = {}

for num in lst:
    if num > 66:
        if 'k1' not in dic:
            dic['k1'] = [num]
        else:
            dic['k1'].append(num)

    elif num < 66:
        if 'k2' not in dic:
            dic['k2'] = [num]
        else:
            dic['k2'].append(num)
print(dic)

2、使用字典的默认值
from collections import defaultdict
lst = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
dic = defaultdict(list)

for num in lst:
    if num > 66:
        dic['k1'].append(num)
    elif num < 66:
        dic['k2'].append(num)
print(dic)

六、Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，
其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。
from collections import Counter
c = Counter('aaasasabssbba')
print(c) # Counter({'a': 6, 's': 4, 'b': 3})