Python中的collections模块：列表、集合和字典的高级操作

Python中提供了一个集合（collections）模块，该模块为我们提供了一些有用的集合类，这些类扩展了公共的Python的数据集合。Python内置的数据集合如列表、元组、集合和字典等，这些集合类都是非常强大的，但是当需要处理大量的数据时，它们的性能可能受到影响。Python collections模块为开发人员提供了更多灵活的选项，可以帮助我们轻松处理各种类型的数据。

Python集合模块主要提供了三个有用的集合类：列表（defaultdict）、集合（Counter）和字典（OrderedDict）。理解这三个类的差别和它们的使用场景对Python开发人员非常重要。

defaultdict: 

默认字典（defaultdict）类是Python中极其强大的集合类型之一。将默认字典与普通字典进行比较，两者之间的区别在于默认字典不会在处理缺失键时抛出KeyError。

例如，考虑以下代码段：

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)

print(d.items())

输出如下：

dict_items([('yellow', [1, 3]), ('blue', [2, 4]), ('red', [1])])

在上面的示例程序中，如图所示，当我们创建默认字典时，我们需要指定一个默认值类型（int，list等）。当访问不存在的键时，默认字典将返回该类型的默认值（0或空列表）。在上面的示例程序中，我们创建了一个名为d的默认字典，其中默认值为list，当我们使用d[k].append（v）调用类似于列表预先处理的键值对时，它不会引发KeyError 异常。 相反，我们可以将值添加到该列表中。当我们使用for循环迭代键值对列表（s）时，键（k）是列表中的 个元素，值（v）是列表中的第二个元素。在循环中，我们使用d[k].append（v）将v添加到d[k]中，如果键不存在，则默认字典将自动添加一个列表并将其设为d[k]的值。

Counter：

Python集合模块中的Counter类是一个有用的类，可帮助快速计算可迭代对象中每个元素的出现次数。例如，如果您拥有一个包含许多文本行或Python源代码的单词列表，则可以使用Counter类来计算每个单词出现的次数。Counter类提供了许多有用的方法，例如most_common()，它返回最常出现的元素以及它们的计数。

例如，考虑以下Python代码段：

from collections import Counter

s = 'hello,world,hello,world,hello'

c = Counter(s.split(','))

print(c)

print(c.most_common(2))

输出如下：

Counter({'hello': 3, 'world': 2})

[('hello', 3), ('world', 2)]

在上面的示例程序中，如图所示，我们首先在字符串s中创建一个单词列表，该列表是使用字符串的split()方法生成的。然后，我们使用Counter类对单词列表进行计数，该列表包含“hello”和“world”单词的数量。最后，我们使用most_common（n）方法返回最常出现的元素及其出现次数。在上面的代码中，我们使用了参数“2”，所以它只返回了最频繁的两个元素列表。

OrderedDict：

Python中，字典（dict）是一种非常强大的数据类型，用于存储键值对。但是，在某些情况下，我们可能希望保留添加键值对的顺序。这时，Python集合模块中的有序字典（OrderedDict）就非常有用了。

例如，考虑以下Python代码段：

from collections import OrderedDict

d = OrderedDict()

d['a'] = 1

d['b'] = 2

d['c'] = 3

d.move_to_end('a')

for key, value in d.items():

    print(key, value)

在上面的代码段中，我们首先创建了一个名为d的有序字典。然后，我们向该字典中添加三个键值对，按顺序添加。接下来，我们使用move_to_end（）方法将“a”键移动到字典的末尾。最后，我们使用for循环迭代字典中的键值对并将它们打印出来。由于字典是有序的，输出结果将反映键值对的添加顺序。 我们可以使用类似的技术和方法来执行其他有用的操作。

总结：

Python集合模块提供了许多有用的集合类，其中包括默认字典、计数器和有序字典等。理解集合模块中这些类的不同之处以及它们的使用场景对Python开发人员来说非常重要。 各位Python程序员可以按照自己的需求使用集合模块, 在处理数据结构、统计学习、机器学习等方面都会有比较好的体验。