python-collections模块
简介
本篇主要介绍collections模块中的以下几样：
①计数器counter()
②有序字典OrderedDict()
③默认字典defaultdict()
④双向队列deque()
一、计数器counter()
counter 是一种特殊的字典，主要方便用来计数，它继承于dict类，因此具有dict类中所有的功能，此外，还具备了自己特有的功能
一小部分源码：
import collections
obj=collections.Counter('aabbddsafd') #创建一个counter对象
print(obj)
-----结果-----
Counter({'a': 3, 'd': 3, 'b': 2, 's': 1, 'f': 1})
1.most_common()
统计出现次数最多的几个元素
import collections
obj=collections.Counter('aabbddsafd')
print(obj)
print(obj.most_common(4)) #拿到前四位
-----结果------
[('a', 3), ('d', 3), ('b', 2), ('s', 1)]
2.更新update()
import collections
obj=collections.Counter('aaabb')
print(obj)
obj.update([11,22,'a'])
print(obj)
-----结果-----
Counter({'a': 3, 'b': 2})
Counter({'a': 4, 'b': 2, 11: 1, 22: 1})
3.删除元素subtract()
import collections
obj=collections.Counter('aaabb')
print(obj)
obj.subtract(['a','11'])
print(obj)
-----结果-----
Counter({'a': 3, 'b': 2})
Counter({'a': 2, 'b': 2, '11': -1})
注意：使用subtract()时，如果元素不够扣除，相应元素的个数会以负数的形式展示
4.获取元素elements()
用counter()产生的对象，看上去像一个字典，其实并不是真实的字典，想要取其中的元素，得用elements()去获取
import collections
obj=collections.Counter('aabbddsafd')
for k in obj.elements():
print(k)
-----结果-----
a
a
a
b
b
.
.
注意：如果想要取出其中key和values，得用dict类中的方法
import collections
obj=collections.Counter('aabbddsafd')
for k,v in obj.items():
print(k,v)
-----结果-----
a 3
b 2
d 3
s 1
f 1
二、有序字典OrderedDict()
创建一个有序字典：
import collections
dic=collections.OrderedDict()
dic['k1']='v1'
dic['k2']='v2'
dic['k3']='v3'
print(dic)
-----结果-----
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
1.移动到末尾move_to_end()
import collections
dic=collections.OrderedDict()
dic['k1']='v1'
dic['k2']='v2'
dic['k3']='v3'
dic.move_to_end('k1')
print(dic)
-----结果-----
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
2.删除pop()与popitem()
#pop()
import collections
dic=collections.OrderedDict()
dic['k1']='v1'
dic['k2']='v2'
dic['k3']='v3'
dic.pop('k1')
print(dic)
-----结果-----
OrderedDict([('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
#popitem()
import collections
dic=collections.OrderedDict()
dic['k1']='v1'
dic['k2']='v2'
dic['k3']='v3'
dic.popitem()
print(dic)
-----结果-----
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2')])
对比结果可知，popitem()是去除最后一个元素，且其中不需要加入参数值，pop()是删除指定的元素，其中需要加入参数值，且删除的值可重新生成一个对象
3. 设定默认值
import collections
dic=collections.OrderedDict()
dic['k1']='v1'
dic['k2']='v2'
dic['k3']='v3'
dic.setdefault('k4') #当不指定值的时候，默认为None，效果等同于dic['k4']=None
print(dic)
-----结果-----
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'), ('k4', None)])
三、默认字典defaultdict()
作用：定义一个字典，让这个字典的值默认为某个类型
创建一个默认字典：
import collections
dic = collections.defaultdict(list) #对字典里值设置为list类型
dic['k1'].append('test001') #append是list类才有的方法，由于设了默认类型，才能用
print (dic)
-----结果-----
defaultdict(<class 'list'>, {'k1': ['test001']})
四、可命名元组nametuple()
通常的元组，如果想要访问里面的元素，是只能通过索引去访问，如t[0]。而在可命名元组中，则可以针对每个元素定义一个名字，通过名字去访问相应的名字
注意：在collections包中，可命名元组与其他不同的是：创建计数器、有序字典这些对象时，都是由相应的类产生的，但是，在该包中，没有"可命名元组"这个类，
想要使用可命名元组，首先得创建一个类。通过nametuple()这个方法，去创建相应的类
import collections
MytupleClass=collections.namedtuple('MytupleClass',['x','y','z']) #创建类MytoupleClass
obj=MytoupleClass(11,22,33) #通过类创建了对象，其中x=11，y=22，z=33
print(obj.x)
print(obj.y)
print(obj.z)
-----结果-----
11
22
33
其中，MytupleClass是创建的类，obj为该类创建的对象，想看查看该类下面有哪些功能，可以使用如下方法：
print(help(MytupleClass))
部分截图如下：
五、双向队列deque()
队列是类似于栈一样的一种数据结构
单向队列：先进先出，一端进，另一端出
双向队列：在一端可以进和出，在另一端也可进和出
1.添加元素
import collections
d=collections.deque()
d.append('a') #从右边添加
d.append('b')
d.appendleft(1) #从左边添加
d.appendleft(2)
print(d)
print(d.count('a')) #用count()统计元素出现的个数
-----结果-----
deque([2, 1, 'a', 'b'])
1
2.扩展元素
import collections d=collections.deque() d.extend(['aa','bb']) #从右侧扩展 d.extendleft([11,22]) #从左侧扩展 print(d) -----结果----- deque([22, 11, 'aa', 'bb'])
3.获取索引位置
import collections d=collections.deque([1,2,3]) print(d.index(1)) -----结果----- 0
4.删除
import collections d=collections.deque([1,2,3]) d.pop() #从右侧删除 print(d) d.popleft() #从左侧删除 print(d) -----结果----- deque([1, 2]) deque([2])
5.移动元素至首位
import collections d=collections.deque([a,b,c]) d.rotate(1) # 把最后一个元素放到首位 print(d) -----结果----- deque([c, a, b])
其余一些方法不一一介绍....
六、单向队列
单向队列不属于collections包中，而在queue包中
创建一个单向队列
import queue q=queue.deque()
单向队列的方法在此文中不做介绍
