collections模块

# collections模块   python中的扩展数据类型


# 在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型
    # namedtuple  生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
    # deque 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
    # Counter 计数器，主要用来计数
    # OrderedDict  有序字典
    # defaultdict 带有默认值的字典

from collections import namedtuple

# namedtuple  可命名元组的数据类型
Point = namedtuple('point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x, p.y, p)  # 1 2 point(x=1, y=2)



# deque  双端队列
    # 使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是
    # 线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低
    # 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
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])  # 创建一个队列
q.append('x')   # 从队尾插数据
q.appendleft('y')    # 从队首插数据
print(q)    # deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
q.pop() # 从队尾取的数据
q.popleft() # 从队首取数据
q.insert(1, '3')  # 从索引1的位置插



# OrderedDict  Key是有序的字典
    # 使用dict时，key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定key的顺序
    # 如果要保持key的顺序，可以用OrdereDict

from collections import  OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])  # ==> 这个dict的Key是无序的
print(d)    # {'b': 2, 'c': 3, 'a': 1}

od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])  # ==> OrdereDict的Key是有序的
print(od)   # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])



# defaultdict  带有默认值的字典
    # 有如下值集合[11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 90]
    # 将所有大于66的值保存至字典的第一个key中，将小于66的值保存至第二个key的之中
    # 即：{'k1' : 大于66的值， 'k2' : 小于66的值}
    # 使用dict时，如果引用的key不存在，就 会抛出KeyERrror，如果希望key不存在时，返回一个默认值
    # 就可以用defaultdict.

from collections import defaultdict

l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 90]
print(l)
my_dict = defaultdict(list) # 默认所有的value都是list,在字典中没有值时，所有的key默认都是空列表的值
for value in l:
    if value > 66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

print(my_dict)  # defaultdict(<class 'list'>, {'k1': [77, 88, 99, 90], 'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66]})


# Counter
    # counter类的目的是用来跟踪值出现的次数，它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储
    # 其中元素作为key，其计数作为value，计数值可以是任意的Interger(包括0和复数)。
    # Counter类和其他语言的bags或multisets很相似

from collections import Counter
c = Counter('abcdefabcdabcdab')
print(c)    # Counter({'a': 4, 'b': 4, 'd': 3, 'c': 3, 'f': 1, 'e': 1})


# 补充 queue 队列
import queue
q = queue.Queue()   # 创建一个空队列
q.put(10)   # 放进入了10
q.put(5)    # 放进去了5
print(q.get())  # 10    #得到值，先进先出
print(q.get())  # 5
print(q.get())  # 当队列值中为空后，get会阻塞在这里，等待队列不为空