這篇文章主要介紹了使用Python的內建模塊collections的教程,示例代碼基於Python2.x版本,需要的朋友可以參考下
collections是Python內建的一個集合模塊，提供了許多有用的集合類。
namedtuple
我們知道tuple可以表示不變集合，例如，一個點的二維坐標就可以表示成：
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1 >>> p = (1, 2)但是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。
定義一個class又小題大做了，這時，namedtuple就派上了用場：
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1 2 3 4 5 6 7 >>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 >>> p.y 2namedtuple是一個函數，它用來創建一個自定義的tuple對象，並且規定了tuple元素的個數，並可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。
這樣一來，我們用namedtuple可以很方便地定義一種數據類型，它具備tuple的不變性，又可以根據屬性來引用，使用十分方便。
可以驗證創建的Point對象是tuple的一種子類：
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1 2 3 4 >>> isinstance(p, Point) True >>> isinstance(p, tuple) True類似的，如果要用坐標和半徑表示一個圓，也可以用namedtuple定義：
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1 2 # namedtuple('名稱', [屬性list]): Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])deque
使用list存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。
deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表，適合用於隊列和棧：
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1 2 3 4 5 6 >>> from collections import deque >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])deque除了實現list的append()和pop()外，還支持appendleft()和popleft()，這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。
defaultdict
使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個默認值，就可以用defaultdict：
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1 2 3 4 5 6 7 >>> from collections import defaultdict >>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A') >>> dd['key1'] = 'abc' >>> dd['key1'] # key1存在 'abc' >>> dd['key2'] # key2不存在，返回默認值 'N/A'注意默認值是調用函數返回的，而函數在創建defaultdict對象時傳入。
除了在Key不存在時返回默認值，defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。
OrderedDict
使用dict時，Key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定Key的順序。
如果要保持Key的順序，可以用OrderedDict：
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1 2 3 4 5 6 7 >>> from collections import OrderedDict >>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> d # dict的Key是無序的 {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} >>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> od # OrderedDict的Key是有序的 OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])注意，OrderedDict的Key會按照插入的順序排列，不是Key本身排序：
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1 2 3 4 5 6 >>> od = OrderedDict() >>> od['z'] = 1 >>> od['y'] = 2 >>> od['x'] = 3 >>> od.keys() # 按照插入的Key的順序返回 ['z', 'y', 'x']OrderedDict可以實現一個FIFO(先進先出)的dict，當容量超出限制時，先刪除最早添加的Key：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 from collections import OrderedDict class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict): def __init__(self, capacity): super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__() self._capacity = capacity def __setitem__(self, key, value): containsKey = 1 if key in self else 0 if len(self) - containsKey >= self._capacity: last = self.popitem(last=False) print 'remove:', last if containsKey: del self[key] print 'set:', (key, value) else: print 'add:', (key, value) OrderedDict.__setitem__(self, key, value)Counter
Counter是一個簡單的計數器，例如，統計字符出現的個數：
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1 2 3 4 5 6 7 >>> from collections import Counter >>> c = Counter() >>> for ch in 'programming': ... c[ch] = c[ch] + 1 ... >>> c Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})Counter實際上也是dict的一個子類，上面的結果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出現了兩次，其他字符各出現了一次。
小結
collections模塊提供了一些有用的集合類，可以根據需要選用。
