collections模块

1.namedtuple
tuple可以用来表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：p=(1,2)
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple表示的是一个坐标。
这时就可以使用nametuple来处理：
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x)
print(p.y)
1
2

namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
格式：namedtuple('名称', [属性list])
#用坐标和半径来表示一个圆
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

2.deque
使用list列表存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就比较慢，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
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：
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
q.pop()
q.popleft()
print(q)
输出如下：
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
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。

3.defaultdict
使用list列表存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就比较慢，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
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：
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)
输出如下：
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
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。

4.OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。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：
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d) # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
print(od.keys())
odict_keys(['z', 'y', 'x'])
print(list(od.keys())) # 按照插入的Key的顺序返回
输出 ： ['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
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)


from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        #设置字典容量
        self._capacity = capacity
        #print(self._capacity)  3

    def __setitem__(self, key, value):
        #判断，如果key在当前实例中，返回1否则返回0
        containsKey = 1 if key in self else 0
        #判断，如果元素的个数-1或-0大于等于3，就需要删除前面的元素了
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            print(len(self),self._capacity)
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        #如果key在当前实例中，则删除key对应的值，从新赋值
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        #否则只进行添加
        else:
            print('add:', (key, value))
        #使用OrderedDict的__setitem__方法设置key和value
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)
if __name__=='__main__':
    luod=LastUpdatedOrderedDict(3)
    luod['key1']=4
    #print(luod.__dict__)
    luod['key2']=5
    luod['key3']=6
    luod['key4']=7
    luod['key1']=8
    luod['key1']=9
    print(list(luod.items()))

#add: ('key1', 4)
# add: ('key2', 5)
# add: ('key3', 6)
# 3 3
# remove: ('key1', 4)
# add: ('key4', 7)
# 3 3
# remove: ('key2', 5)
# add: ('key1', 8)
# set: ('key1', 9)
# [('key3', 6), ('key4', 7), ('key1', 9)]


5.Counter
Counter是一个简单的计数器，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。
例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
    c[ch] = c[ch] + 1
    print(c)
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。

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2019-02-23