前言

Python为我们提供了4种基本的数据结构：list, tuple, dict, set，但是在处理数据量较大的情形的时候，这4种数据结构就明显过于单一了，比如list作为数组在某些情形插入的效率会比较低，有时候我们也需要维护一个有序的dict。所以这个时候我们就要用到Python标准库为我们提供的collections包了，它提供了多个有用的集合类，熟练掌握这些集合类，不仅可以让我们让写出的代码更加Pythonic，也可以提高我们程序的运行效率。
defaultdict
defaultdict(default_factory)在普通的dict之上添加了default_factory，使得key不存在时会自动生成相应类型的value，default_factory参数可以指定成list, set, int等各种合法类型。

我们现在有下面这样一组list，虽然我们有5组数据，但是仔细观察后发现其实我们只有3种color，但是每一种color对应多个值。现在我们想要将这个list转换成一个dict，这个dict的key对应一种color，dict的value设置为一个list存放color对应的多个值。我们可以使用defaultdict(list)来解决这个问题。

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...  d[k].append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

以上等价于：

>>> d = {}
>>> for k, v in s:
...  d.setdefault(k, []).append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

如果我们不希望含有重复的元素，可以考虑使用defaultdict(set) 。set相比list的不同之处在于set中不允许存在相同的元素。

>>> from collections import defaultdict
>>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)]
>>> d = defaultdict(set)
>>> for k, v in s:
...  d[k].add(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]

OrderedDict
Python3.6之前的dict是无序的，但是在某些情形我们需要保持dict的有序性，这个时候可以使用OrderedDict，它是dict的一个subclass，但是在dict的基础上保持了dict的有序型，下面我们来看一下使用方法。

>>> # regular unsorted dictionary
>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
>>> # dictionary sorted by key
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
>>> # dictionary sorted by value
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
>>> # dictionary sorted by length of the key string
>>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])

使用popitem(last=True)方法可以让我们按照LIFO(先进后出)的顺序删除dict中的key-value，即删除最后一个插入的键值对，如果last=False就按照FIFO(先进先出)删除dict中key-value。

>>> d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
>>> # dictionary sorted by key
>>> d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
>>> d
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
>>> d.popitem()
('pear', 1)
>>> d.popitem(last=False)
('apple', 4)

使用move_to_end(key, last=True)来改变有序的OrderedDict对象的key-value顺序，通过这个方法我们可以将排序好的OrderedDict对象中的任意一个key-value插入到字典的开头或者结尾。

>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d
OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])
>>> d.move_to_end('b')
>>> d
OrderedDict([('a', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None), ('b', None)])
>>> ''.join(d.keys())
'acdeb'
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d.keys())
'bacde'

deque
list存储数据的优势在于按索引查找元素会很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是基于数组实现的。deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈，而且线程安全。
list只提供了append和pop方法来从list的尾部插入/删除元素，deque新增了appendleft/popleft等方法允许我们高效的在元素的开头来插入/删除元素。而且使用deque在队列两端append或pop元素的算法复杂度大约是O(1)，但是对于list对象改变列表长度和数据位置的操作例如 pop(0)和insert(0, v)操作的复杂度高达O(n)。

>>> from collections import deque
>>> dq = deque(range(10), maxlen=10)
>>> dq
deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
>>> dq.rotate(3)
>>> dq
deque([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10)
>>> dq.rotate(-4)
>>> dq
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0], maxlen=10)
>>> dq.appendleft(-1)
>>> dq
deque([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
>>> dq.extend([11, 22, 33])
>>> dq
deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33], maxlen=10)
>>> dq.extendleft([10, 20, 30, 40])
>>> dq
deque([40, 30, 20, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10)

Counter
Count用来统计相关元素的出现次数。

>>> from collections import Counter
>>> ct = Counter('abracadabra')
>>> ct
Counter({'a': 5, 'r': 2, 'b': 2, 'd': 1, 'c': 1})
>>> ct.update('aaaaazzz')
>>> ct
Counter({'a': 10, 'z': 3, 'r': 2, 'b': 2, 'd': 1, 'c': 1})
>>> ct.most_common(2)
[('a', 10), ('z', 3)]
>>> ct.elements()
<itertools.chain object at 0x7fbaad4b44e0>

namedtuple
使用namedtuple(typename, field_names)命名tuple中的元素来使程序更具可读性。

>>> from collections import namedtuple
>>> City = namedtuple('City', 'name country population coordinates')
>>> tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))
>>> tokyo
City(name='Tokyo', country='JP', population=36.933, coordinates=(35.689722, 139.691667))
>>> tokyo.population
36.933
>>> tokyo.coordinates
(35.689722, 139.691667)
>>> tokyo[1]
'JP'

>>> City._fields
('name', 'country', 'population', 'coordinates')
>>> LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long')
>>> delhi_data = ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, LatLong(28.613889, 77.208889))
>>> delhi = City._make(delhi_data)
>>> delhi._asdict()
OrderedDict([('name', 'Delhi NCR'), ('country', 'IN'), ('population', 21.935),
   ('coordinates', LatLong(lat=28.613889, long=77.208889))])
>>> for key, value in delhi._asdict().items():
  print(key + ':', value)
name: Delhi NCR
country: IN
population: 21.935
coordinates: LatLong(lat=28.613889, long=77.208889)
ChainMap

ChainMap可以用来合并多个字典。

>>> from collections import ChainMap
>>> d = ChainMap({'zebra': 'black'}, {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})
>>> d['lion'] = 'orange'
>>> d['snake'] = 'red'
>>> d
ChainMap({'lion': 'orange', 'zebra': 'black', 'snake': 'red'},
   {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})

>>> del d['lion']
>>> del d['elephant']
Traceback (most recent call last):
 File "/usr/lib/python3.5/collections/__init__.py", line 929, in __delitem__
 del self.maps[0][key]
KeyError: 'elephant'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/lib/python3.5/collections/__init__.py", line 931, in __delitem__
 raise KeyError('Key not found in the first mapping: {!r}'.format(key))
KeyError: "Key not found in the first mapping: 'elephant'"

从上面del['elephant']的报错信息可以看出来，对于改变键值的操作ChainMap只会在第一个字典self.maps[0][key]进行查找，新增加的键值对也都会加入第一个字典，我们来改进一下ChainMap解决这个问题：

class DeepChainMap(ChainMap):
 'Variant of ChainMap that allows direct updates to inner scopes'
 def __setitem__(self, key, value):
  for mapping in self.maps:
   if key in mapping:
    mapping[key] = value
    return
  self.maps[0][key] = value
 def __delitem__(self, key):
  for mapping in self.maps:
   if key in mapping:
    del mapping[key]
    return
  raise KeyError(key)
>>> d = DeepChainMap({'zebra': 'black'}, {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})
>>> d['lion'] = 'orange'   # update an existing key two levels down
>>> d['snake'] = 'red'   # new keys get added to the topmost dict
>>> del d['elephant']   # remove an existing key one level down
DeepChainMap({'zebra': 'black', 'snake': 'red'}, {}, {'lion': 'orange'})

可以使用new_child来deepcopy一个ChainMap：

>>> from collections import ChainMap
>>> a = {'a': 'A', 'c': 'C'}
>>> b = {'b': 'B', 'c': 'D'}
>>> m = ChainMap({'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'})
>>> m
ChainMap({'a': 'A', 'c': 'C'}, {'b': 'B', 'c': 'D'})
>>> m['c']
'C'
>>> m.maps
[{'c': 'C', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'}]
>>> a['c'] = 'E'
>>> m['c']
'E'
>>> m
ChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})

>>> m2 = m.new_child()
>>> m2['c'] = 'f'
>>> m2
ChainMap({'c': 'f'}, {'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})
>>> m
ChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})
>>> m2.parents
ChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})
UserDict

下面我们来改进一下字典，查询字典的时候将key转换为str的形式：

class StrKeyDict0(dict):
 def __missing__(self, key):
  if isinstance(key, str):
   raise KeyError(key)
  return self[str(key)]
 def get(self, key, default=None):
  try:
   return self[key]
  except KeyError:
   return default
 def __contains__(self, key):
  return key in self.keys() or str(key) in self.keys()

解释一下上面这段程序：
在__missing__中isinstance(key, str)是必须要的，请思考一下为什么？ 因为假设一个key不存在的话，这会造成infinite recursion，self[str(key)]会再次调用__getitem__。
contains__也是必须实现的，因为k in d的时候会进行调用，但是注意即使查找失败它也不会调用__missing。关于__contains__还有一个细节就是：我们并没有使用k in my_dict，因为str(key) in self的形式，因为这会造成递归调用__contains__。
这里还强调一点，在Python2.x中dict.keys()会返回一个list，这意味着k in my_list必须遍历list。在Python3.x中针对dict.keys()做了优化，性能更高，它会返回一个view如同set一样，详情参考官方文档。
上面这个例子可以用UserDict改写，并且将所有的key都以str的形式存储，而且这种写法更加常用简洁：

import collections
class StrKeyDict(collections.UserDict):
def missing(self, key):
if isinstance(key, str):
raise KeyError(key)
return self[str(key)]
def contains(self, key):
return str(key) in self.data
def setitem(self, key, item):
self.data[str(key)] = item
UserDict是MutableMapping和Mapping的子类，它继承了MutableMapping.update和Mapping.get两个重要的方法，所以上面我们并没有重写get方法，可以在源码中看到它的实现和我们上面的实现是差不多的。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。

原文链接：http://www.ziwenxie.site/2016/12/10/python-collections/