Python内置模块collections解析

python的collections模块提供了非常多方便的操作，例如

Counter
defaultdict()
OrderDict()
deque
- 双端队列
namedtuple()

下面将逐个介绍每一个具体类的用法

Counter类

该类可以快速的进行统计，例如给定一个字符串之后，可以统计每个字符出现的次数，当然只要是可迭代【可哈希】的数据都是可以传给Counter中的，例如list，tuple等

from collections import Counter

string = "abcdeasdasdkjyhaksjdhkashd"
myhash = Counter(string)
print(myhash)

该类中提供了几个方法可以使用

most_common()
- 可以将字典中的元素按照出现次数组成一个元素，再按照出现次数从大到小排列成一个列表
- 例如：[(‘a’, 5), (‘d’, 5), (‘s’, 4), (‘k’, 3), (‘h’, 3), (‘j’, 2), (‘b’, 1), (‘c’, 1), (‘e’, 1), (‘y’, 1)]
element()
- 该方法会返回一个迭代器，其中包含元素的重复次数，如果这个元素出现次数为0，则不会返回该元素，可以作为字符串对其进行处理

1
2
3

my = Counter("123123asdasdas")
print("".join(my.elements()))
# 112233aaasssdd

defaultdict类

普通的字典在使用的时候，如果键不存在则会报错KeyError，这一点很影响使用体验，当然也可以每次都采用dic.get(key, defaultValue)的方式去获取值。这时就可以使用defaultdic来创建一个具有默认值的字典，这里的类型可以是整型、浮点型、列表、元祖、集合、字典等。

类型	初始值
int	0
float	0.0
list	[]
tuple	()
set	set()
dict	{}

from collections import defaultdict

dic = defaultdict(dict)
print(dic[1])

OrderDict

OrderDict是一个可以按照元素添加顺序来存储键值对的字典类型，可以确保元素的顺序性。除了拥有普通字典的所有的操作以外，多了个顺序性。

底层采用的是双向链表，可以解决LRU算法的问题

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od[1] = "Python"
od[2] = "Java"
od[3] = "Golang"
print(od)
# OrderedDict([(1, 'Python'), (2, 'Java'), (3, 'Golang')])

可以确保元素的打印顺序

其中有几个实用的方法：

popitem(last=True)
- 该方法会移除字典最后一个元素，可以接收一个参数，如果为空默认为True移除最后一个元素，如果为False则移除第一个元素。
move_to_end(key, last=True)
- 该方法会将指定key位置的元素移动到字典的最后【默认情况】，如果last为False则移动到最开头位置。

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od[1] = "Python"
od[2] = "Java"
od[3] = "Golang"
print(od)
# od.popitem(0)
# print(od)
od.move_to_end(3,False)
print(od)
# OrderedDict([(1, 'Python'), (2, 'Java'), (3, 'Golang')])
# OrderedDict([(3, 'Golang'), (1, 'Python'), (2, 'Java')])