今天為大家介紹Python當中一個很好用也是很基礎的工具庫，叫做collections。

collection在英文當中有容器的意思，所以顧名思義，這是一個容器的集合。這個庫當中的容器很多，有一些不是很常用，本篇文章選擇了其中最常用的幾個，一起介紹給大家。

defaultdict

defaultdict可以說是這個庫當中使用最簡單的一個，并且它的定義也很簡單，我們從名稱基本上就能看得出來。它解決的是我們使用dict當中最常見的問題，就是key為空的情況。

在正常情況下，我們在dict中獲取元素的時候，都需要考慮key為空的情況。如果不考慮這點，那么當我們獲取了一個不存在的key，會導致系統拋出異常。我們當然可以在每次get之前寫一個if判斷，但是這很麻煩，比如：

if key in dict: return dict[key]else: return None

當然，這是最笨的方法，dict當中為我們提供了帶默認值的get方法。比如，我們可以寫成：

return dict.get(key, None)

這樣，當key不在dict當中存在的時候，會自動返回我們設置的默認值。這個省去了很多麻煩的判斷，但是在一些特殊情況下仍然存在一點問題。舉個例子，比如當key存在重復，我們希望將key相同的value存進一個list當中，而不是只保留一個。這種情況下寫成代碼就會比較復雜：

data = [(1, 3), (2, 1), (1, 4), (2, 5), (3, 7)]d = {}for k, v in data: if k in d: d[k].append(v) else: d[k] = [v]

由于dict的value是一個list，所以我們還是需要判斷是否為空，不能直接使用默認值，間接操作當然可以，但是還是不夠簡單：

for k, v in data: cur = d.get(k, []) cur.append(v) d[k] = v

這和使用if區別并不大，為了完美解決這個問題，我們可以使用collections當中的defaultdict：

from collections import defaultdictd = defaultdict(list)for k, v in data: d[k].append(v)

使用defaultdict之后，如果key不存在，容器會自動返回我們預先設置的默認值。需要注意的是defaultdict傳入的默認值可以是一個類型也可以是一個方法。如果我們傳入int，那么默認值會被設置成int()的結果，也就是0，如果我們想要自定義或者修改，我們可以傳入一個方法，比如：

d = defaultdict(lambda: 3)for k, v in data: d[k] += v

Counter

這是一個非常常用和非常強大的工具，我們經常用到。

在我們實際的編程當中，我們經常遇到一個問題，就是數數和排序。比如說我們在分析文本的時候，會得到一堆單詞。其中可能有大量的長尾詞，在整個文本當中可能只出現過寥寥幾次。于是我們希望計算一下這些單詞出現過的數量，只保留出現次數最高的若干個。

這個需求讓我們自己實現當然也不困難，我們完全可以創建一個dict，然后對這些單詞一個一個遍歷。原本我們還需要考慮單詞之前沒有出現過的情況，如果我們上面說的defaultdict，又要簡單許多。但是我們還是少不了計數然后排序的步驟，如果使用Counter這個步驟會縮減成一行代碼。

舉個例子：

words = [’apple’, ’apple’, ’pear’, ’watermelon’, ’pear’, ’peach’]from collections import Countercounter = Counter(words)>>> print(counter)Counter({’apple’: 2, ’pear’: 2, ’watermelon’: 1, ’peach’: 1})

我們直接將一個list傳入Counter中作為參數，它會自動為我們替當中的每個元素計數。

如果我們要篩選topK，也非常簡單，它為我們提供了most_common方法，我們只需要傳入需要求的K即可：

counter.most_common(1)[(’apple’, 2)]

除此之外，它的構造函數還接收dict類型。我們可以直接通過一個value是int類型的dict來初始化一個Counter，比如：

c = Counter({’apple’: 5, ’pear’: 4})c = Counter(apple=4, pear=3)

并且，它還支持加減法的操作，比如我們可以將兩個Counter相加，它會自動將兩個Counter合并，相同的key對應的value累加。相減也是同理，會將能對應的value做減法，被減的key對應不上的會保留，而減數中對應不上的key則會被丟棄。并且需要注意，Counter支持value為負數。

deque

我們都知道queue是隊列，deque也是隊列，不過稍稍特殊一些，是雙端隊列。對于queue來說，只允許在隊尾插入元素，在隊首彈出元素。而deque既然稱為雙端隊列，那么說明它的隊首和隊尾都支持元素的插入和彈出。相比于普通的隊列，要更加靈活一些。

除了常用的clear、copy、count、extend等api之外，deque當中最常用也是最核心的api還有append、pop、appendleft和popleft。從名字上我們就看得出來，append和pop和list的append和pop一樣，而appendleft和popleft則是在隊列左側，也就是頭部進行pop和append的操作。非常容易理解。

在日常的使用當中，真正用到雙端隊列的算法其實不太多。大多數情況下我們使用deque主要有兩個原因，第一個原因是deque收到GIL的管理，它是線程安全的。而list則沒有GIL鎖，因此不是線程安全的。也就是說在并發場景下，list可能會導致一致性問題，而deque不會。另一個原因是deque支持固定長度，當長度滿了之后，當我們繼續append時，它會自動彈出最早插入的數據。

比如說當我們擁有海量的數據，我們不知道它的數量，但是想要保留最后出現的指定數量的數據的時候，就可以使用deque。

from collections import dequedque = deque(maxlen=10)# 假設我們想要從文件當中獲取最后10條數據for i in f.read(): dque.append(i)

namedtuple

namedtuple很特殊，它涉及到元編程的概念。簡單介紹一下元編程的概念，我們不做過多的深入。簡而言之，就是在常見的面向對象當中。我們都是定義類，然后通過類的構造函數來創建實例。而元編程指的是我們定義元類，根據元類創建出來的并不是一個實例，而是一個類。如果用模具和成品來分別比喻類和實例的話，元類相當于是模具的模具。

namedtuple是一個非常簡單的元類，通過它我們可以非常方便地定義我們想要的類。

它的用法很簡單，我們直接來看例子。比如如果我們想要定義一個學生類，這個類當中有name、score、age這三個字段，那么這個類會寫成：

class Student: def __init__(self, name=None, score=None, age=None): self.name = name self.score = score self.age = age

這還只是粗略的寫法，如果考慮規范，還需要定義property等注解，又需要很多代碼。如果我們使用namedtuple可以簡化這個工作，我們來看代碼：

from collections import namedtuple# 這個是類，columns也可以寫成’name score age’，即用空格分開Student = namedtuple(’Student’, [’name’, ’score’, ’age’])# 這個是實例student = Student(name=’xiaoming’, score=99, age=10)print(student.name)

通過使用namedtuple，我們只需要一行就定義了一個類，但是這樣定義的類是沒有缺失值的，但是namedtuple很強大，我們可以通過傳入defaults參數來定義缺失值。

Student = namedtuple(’Student’, [’name’, ’score’, ’age’], defaults=(0, 0))

可以注意到，雖然我們定義了三個字段，但是我們只設置了兩個缺失值。在這種情況下，namedtuple會自動將缺失值匹配上score和age兩個字段。因為在Python的規范當中，必選參數一定在可選參數前面。所以nuamdtuple會自動右對齊。

細數一下，我們今天的文章當中介紹了defaultdict、Counter、deque和namedtuple這四種數據結構的用法。除了這四個之外，collections庫當中還有一些其他的工具類，只是我們用的頻率稍稍低一些，加上由于篇幅的原因，這里就不多做贅述了。感興趣的同學可以自行查看相關的api和文檔。

以上就是詳細分析Python collections工具庫的詳細內容，更多關于Python collections工具庫的資料請關注好吧啦網其它相關文章！