今天為大家介紹Python當(dāng)中一個很好用也是很基礎(chǔ)的工具庫，叫做collections。

collection在英文當(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)我們獲取了一個不存在的key，會導(dǎo)致系統(tǒng)拋出異常。我們當(dāng)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(dāng)然，這是最笨的方法，dict當(dāng)中為我們提供了帶默認(rèn)值的get方法。比如，我們可以寫成：

return dict.get(key, None)

這樣，當(dāng)key不在dict當(dāng)中存在的時候，會自動返回我們設(shè)置的默認(rèn)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(dāng)key存在重復(fù)，我們希望將key相同的value存進(jìn)一個list當(dāng)中，而不是只保留一個。這種情況下寫成代碼就會比較復(fù)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(rèn)值，間接操作當(dāng)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(qū)別并不大，為了完美解決這個問題，我們可以使用collections當(dāng)中的defaultdict：

from collections import defaultdict
d = 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(yù)先設(shè)置的默認(rèn)值。需要注意的是defaultdict傳入的默認(rèn)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(rèn)值會被設(shè)置成int()的結(jié)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(qiáng)大的工具，我們經(jīng)常用到。

在我們實際的編程當(dāng)中，我們經(jīng)常遇到一個問題，就是數(shù)數(shù)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(dāng)中可能只出現(xiàn)過寥寥幾次。于是我們希望計算一下這些單詞出現(xiàn)過的數(shù)量，只保留出現(xiàn)次數(shù)最高的若干個。

這個需求讓我們自己實現(xiàn)當(dāng)然也不困難，我們完全可以創(chuàng)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(xiàn)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(shù)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 Counter
counter = 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(shù)，它會自動為我們替當(dāng)中的每個元素計數(shù)。

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(gòu)造函數(shù)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(yīng)的value累加。相減也是同理，會將能對應(yīng)的value做減法，被減的key對應(yīng)不上的會保留，而減數(shù)中對應(yīng)不上的key則會被丟棄。并且需要注意，Counter支持value為負(fù)數(shù)。

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(dāng)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(cè)，也就是頭部進(jìn)行pop和append的操作。非常容易理解。

在日常的使用當(dāng)中，真正用到雙端隊列的算法其實不太多。大多數(shù)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(fā)場景下，list可能會導(dǎo)致一致性問題，而deque不會。另一個原因是deque支持固定長度，當(dāng)長度滿了之后，當(dāng)我們繼續(xù)append時，它會自動彈出最早插入的數(shù)據(jù)。

比如說當(dāng)我們擁有海量的數(shù)據(jù)，我們不知道它的數(shù)量，但是想要保留最后出現(xiàn)的指定數(shù)量的數(shù)據(jù)的時候，就可以使用deque。

from collections import deque
dque = deque(maxlen=10)
# 假設(shè)我們想要從文件當(dāng)中獲取最后10條數(shù)據(jù)
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?qū)ο螽?dāng)中。我們都是定義類，然后通過類的構(gòu)造函數(shù)來創(chuàng)建實例。而元編程指的是我們定義元類，根據(jù)元類創(chuàng)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(dāng)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(xué)生類，這個類當(dāng)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(guī)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(qiáng)大，我們可以通過傳入defaults參數(shù)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(shè)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(guī)范當(dāng)中，必選參數(shù)一定在可選參數(shù)前面。所以nuamdtuple會自動右對齊。

細(xì)數(shù)一下，我們今天的文章當(dāng)中介紹了defaultdict、Counter、deque和namedtuple這四種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法。除了這四個之外，collections庫當(dāng)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(xué)可以自行查看相關(guān)的api和文檔。

以上就是詳細(xì)分析Python collections工具庫的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python collections工具庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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