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]))>>> dOrderedDict([('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')>>> dOrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None), ('e', None)])>>> d.move_to_end('b')>>> dOrderedDict([('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)>>> dqdeque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)>>> dq.rotate(3)>>> dqdeque([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10)>>> dq.rotate(-4)>>> dqdeque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0], maxlen=10)>>> dq.appendleft(-1)>>> dqdeque([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)>>> dq.extend([11, 22, 33])>>> dqdeque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33], maxlen=10)>>> dq.extendleft([10, 20, 30, 40])>>> dqdeque([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')>>> ctCounter({'a': 5, 'r': 2, 'b': 2, 'd': 1, 'c': 1})>>> ct.update('aaaaazzz')>>> ctCounter({'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))>>> tokyoCity(name='Tokyo', country='JP', population=36.933, coordinates=(35.689722, 139.691667))>>> tokyo.population36.933>>> 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 NCRcountry: INpopulation: 21.935coordinates: 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'>>> dChainMap({'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 downDeepChainMap({'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'})>>> mChainMap({'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'>>> mChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})>>> m2 = m.new_child()>>> m2['c'] = 'f'>>> m2ChainMap({'c': 'f'}, {'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})>>> mChainMap({'c': 'E', 'a': 'A'}, {'c': 'D', 'b': 'B'})>>> m2.parentsChainMap({'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 collectionsclass 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。