python collections中收藏了什麼呢？嗯，是藝術，一種高效能資料型別藝術！
python的最大優勢之一是其廣泛的模組和軟體包支援。它們將python的功能擴充套件到了很多流行領域，包括機器學習，資料科學，web開發，前端等。其中python內建的collections 就是最好的模組之一。
一般而言，python中的collections是用於儲存資料集合(例如列表，字典，元組和集合)的容器。這些容器內建在python中，可以直接使用。
讓我們看一看有關collections模組最受歡迎的資料型別以及如何使用
(1) counter
counter是字典物件的子類。collections模組中的counter()函式引數是乙個可迭代的變數(iterable)，如列表或元組，返回counter字典。字典的鍵是iterable的元素，每個鍵的值是iterable中的元素計數。
首先，讓我們從collections中匯入counter資料型別：
from collections import counter
要建立counter物件，就像任何其它物件類一樣，將其分配給乙個變數。傳給它的唯一引數必須是iterable.
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = counter(lst)
print(counter)會得到一些類似於字典的內容：
counter()
你可以使用鍵訪問任何counter元素，如下所示。這和從標準python字典中提取元素的方式完全一致。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = counter(lst)
print(counter[1])
most_common()函式
counter物件最有用的功能是most_common()函式。應用於counter物件時，它返回n個最常見元素及其計數的列表，從最常見到最罕見排序。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = counter(lst)
print(counter.most_common(2))
上面的**列印出以下元組列表：
[(1, 7), (2, 5)]
每個元組的第乙個元素是列表中的元素，第二個元素是計數。這是一種快速簡便的方法，例如「獲取列表中最常見的前3個元素及其計數」。
要了解有關counter功能的更多資訊，請查閱官方文件。
(2) defaultdict
defaultdict完全就是乙個普通的python字典，除了額外的bonus: 當你試圖訪問乙個不存在的鍵，它不會報錯。
它使用預設值初始化鍵。預設值是根據建立defaultdict物件時作為引數傳遞的資料型別自動設定的。請看下面的**
from collections import defaultdict
names_dict = defaultdict(int)
names_dict["bob"] = 1
names_dict["katie"] = 2
sara_number = names_dict["sara"]
print(names_dict)
上面的示例中，int作為預設值傳遞給我們的defaultdict物件。接下來，為每個鍵定義值(「 bob」和「 katie」的數值)。但是在最後一行，我們嘗試訪問乙個尚未定義的鍵，即「 sara」鍵。
在普通字典中，這將引發錯誤。但是，defaultdict會自動為「 sara」初始化乙個新鍵，其值0對應我們的int資料型別。因此，最後一行列印出含有所有3個名字和相應值的字典。
defaultdict(, )
如果我們要用列表來初始化defaultdict，names_dict = defaultdict(list)會把「 sara」初始化為空列表，**將列印出以下內容：
defaultdict(, )
要了解有關defaultdict功能的更多資訊，請查閱官方文件。
(3) deque
collections庫的deque實現了相同功能的優化。該實現的主要功能是保持佇列大小，比如將佇列的最大長度設定為10，則deque根據fifo原理新增和刪除元素以保持最大長度為10。這是目前python中佇列的最佳實現。
讓我們從乙個例子開始。建立乙個deque物件，然後用從1到10的整數進行初始化。
from collections import deque
my_queue = deque(maxlen=10)
for i in range(10):
print(my_queue)
在上面的**中，我們首先初始化deque，指定我們希望它始終保持最大長度為10。然後，通過迴圈將值插入到佇列中。注意，填充佇列的功能與使用常規python列表的方式完全相同。最後，我們列印出結果。
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen=10)
由於佇列中有乙個maxlen=10，並且迴圈中新增了10個元素，因此佇列中包含了從1到10的所有數字。現在讓我們看看新增更多數字時會發生什麼。
for i in range(10, 15):
print(my_queue)
在上面的**中，我們在佇列中新增了另外5個元素，數字從11到15。但是我們的佇列有最大長度maxlen=10，因此必須刪除一些元素。由於佇列必須遵循fifo原則，因此它將精確地按照其插入順序刪除佇列中的前5個元素：[1, 2, 3, 4, 5]。列印語句的結果如下：
deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen=10)
(4) namedtuple
在python中建立常規元組時，其元素是通用且未命名的。這迫使你必須記住每個元組元素的準確索引。namedtuple解決了這個問題。
namedtuple()返回元組中的每個位置的固定名稱和namedtuple物件的通用名字。要使用namedtuple，先為其建立乙個模板。下面的**建立乙個名為「 person」 的namedtuple模板，其屬性為「 name」，「 age」和「 job」。
from collections import namedtuple
person = namedtuple('person', 'name age job')
建立模板後，即可使用它建立namedtuple物件。讓我們為2個人建立namedtuple並列印
person = namedtuple('person', 'name age job')
mike = person(name='mike', age=30, job='data scientist')
kate = person(name="kate", age=28, job='project manager')
print(mike)
print(kate)
上面的**非常簡單—我們使用namedtuple 模板的所有屬性來初始化「person」 。上面的列印語句將給出以下結果：
person(name='mike', age=30, job='data scientist')
person(name='kate', age=28, job='project manager')
可見，namedtuples讓元組物件的使用，可讀性和組織更簡單了。
要了解namedtuple的更多資訊，請查閱官方文件。
python collections幾個高效能資料型別簡單介紹完啦，馬上試試吧。
原文：
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