Python中collections模块的高级数据结构介绍

在Python中，collections 模块提供了一些高级的数据结构，这些数据结构是对内置的数据结构的扩展，能够更方便地处理一些特定的场景和问题。本文将介绍 collections 模块中常用的高级数据结构，并给出使用例子。

1. namedtuple: namedtuple 是一个生成命名元组子类的工厂函数。命名元组是一个不可变的数据结构，类似于元组，但每个元素都有一个名字来引用。使用命名元组可以更清晰地定义数据结构，并且可以像访问对象的属性一样访问命名元组的元素。

from collections import namedtuple

# 定义一个命名元组类型
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])

# 创建一个命名元组对象
person = Person('Alice', 25, 'female')

print(person.name)  # 输出：Alice
print(person.age)  # 输出：25
print(person.gender)  # 输出：female

# 命名元组对象是不可变的
person.age = 26  # 会抛出异常：AttributeError: can't set attribute

2. Counter: Counter 是一个简单的计数器，用于统计可哈希对象的出现次数。它是一个字典的子类，键是元素，值是元素的计数。

from collections import Counter

# 创建一个计数器对象
counter = Counter(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])

print(counter)  # 输出：Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

# 访问元素的计数
print(counter['apple'])  # 输出：3
print(counter['orange'])  # 输出：1

# 获取计数最多的前两个元素及其计数
print(counter.most_common(2))  # 输出：[('apple', 3), ('banana', 2)]

3. deque: deque 是一个双向队列，可以在队列两端进行高效地插入和删除操作。它支持的操作包括从左侧插入和删除元素，从右侧插入和删除元素，以及从任意位置移除元素。

from collections import deque

# 创建一个双向队列
queue = deque([1, 2, 3])

# 从右侧插入元素
queue.append(4)
print(queue)  # 输出：deque([1, 2, 3, 4])

# 从左侧插入元素
queue.appendleft(0)
print(queue)  # 输出：deque([0, 1, 2, 3, 4])

# 从右侧移除元素
queue.pop()
print(queue)  # 输出：deque([0, 1, 2, 3])

# 从左侧移除元素
queue.popleft()
print(queue)  # 输出：deque([1, 2, 3])

4. OrderedDict: OrderedDict 是一个有序字典，它会记录键的插入顺序，以便之后的迭代中按照这个顺序返回键。

from collections import OrderedDict

# 创建一个有序字典
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# 迭代按照插入顺序返回的键
for key in od:
    print(key)  # 输出：a b c

# 将一个键移到字典的末尾
od.move_to_end('a')
print(od)  # 输出：OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('a', 1)])

5. defaultdict: defaultdict 是一个带有默认值的字典，当访问一个不存在的键时，它会返回默认值而不是抛出 KeyError。可以通过给 defaultdict 提供一个工厂函数来指定默认值的类型。

from collections import defaultdict

# 创建一个默认值为0的字典
d = defaultdict(int)

# 访问一个不存在的键，返回默认值0
print(d['a'])  # 输出：0

# 将不存在的键赋值，字典会自动添加该键
d['b'] += 1
print(d)  # 输出：defaultdict(<class 'int'>, {'a': 0, 'b': 1})

以上是 collections 模块中的一些常用高级数据结构，它们可以提供更方便、高效和易读的方式来处理某些特定问题。通过熟练使用这些数据结构，可以更快地编写出简洁、可读性强的代码。