怎么使用Python内置库collections

这篇文章主要讲解了“怎么使用Python内置库collections”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么使用Python内置库collections”吧！

Python中有很多好用的内置的模块，比如datatime、json等等，本文介绍下collections模块的使用。使用collections模块时，首先要导入模块，如下所示：

import collections

我们首先介绍下OrderedDict模块的使用。在Python3.5（含）中字典是无序的，即不会按照使用者插入的顺序排序，如下所示，打印结果我们发现输出并没有按输入的顺序输出。

x = dict() # 无序字典
x['stock1'] = "600213"
x['stock2'] = "600223"
x['stock3'] = "600233"
print(x) # {'stock1': '600213', 'stock3': '600233', 'stock2': '600223'}

使用operator.itemgetter对字典排序后，返回的是一个list变量，而不是字典，倘若再将这个list转换为字典后，会发现又变回了无序字典。如下所示：

x = {"stock1": "600213", "stock2": "600223", "stock3": "600233"}
sorted_x = sorted(x.items(), key=operator.itemgetter(0))
print(type(x)) # <class 'dict'>
print(type(sorted_x)) # <class 'list'>
print(dict(sorted_x)) # {'stock1': '600213', 'stock3': '600233', 'stock2': '600223'}

如果要使字典保持我们插入的顺序怎么办呢？可以用collections.OrderedDict来初始化字典，使无序字典成为有序字典，如下所示：

x = OrderedDict()
x['stock1'] = "600213"
x['stock2'] = "600223"
x['stock3'] = "600233"
print(x) # OrderedDict([('stock1', '600213'), ('stock2', '600223'), ('stock3', '600233')])
print(type(x)) # <class 'collections.OrderedDict'>

OrderedDict生成的字典支持如下属性：

# values() 获取字典所有的value，返回一个列表
print(x.values()) # odict_values(['600213', '600223', '600233'])
# setdefault() 获取指定key的value，如果key不存在，则创建
val = x.setdefault('stock4')
print(val, x) # None OrderedDict([('stock1', '600213'), ('stock2', '600223'), ('stock3', '600233'), ('stock4', None)])
# popitem() 按照后进先出原则，删除最后加入的元素，返回key-value
print(x.popitem(), x) # ('stock4', None) OrderedDict([('stock1', '600213'), ('stock2', '600223'), ('stock3', '600233')])
# pop() 获取指定key的value，并在字典中删除
k = x.pop('stock1')
print(k, x) # 600213 OrderedDict([('stock2', '600223'), ('stock3', '600233')])
# keys() 获取字典所有的key
print(x.keys())
# clear() 清空有序字典
#x.clear()
# copy() 拷贝
new_dic = x.copy()
print(new_dic)
# items(返回由“键值对组成元素“的列表)
print(x.items())
# fromkeys() 指定一个列表，把列表中的值作为字典的key, 生成一个字典
dic = OrderedDict()
name = ['allen', 'belln', 'cllen']
print(dic.fromkeys(name)) # OrderedDict([('allen', None), ('belln', None), ('cllen', None)])
print(dic.fromkeys(name, 20)) # OrderedDict([('allen', 20), ('belln', 20), ('cllen', 20)])

从Python 3.6开始，Python的字典底层机制更改后已经变成为有序字典了。虽然collections.OrderedDict的使用价值降低了，不过collections中的defaultdict仍然很有用，它可以实现一键多值的字典，如下所示：

y = defaultdict(list) # 一键多值字典使用defaultdict
y["stock"].append("600213")
y["stock"].append("600223")
y["stock"].append("600413")
y["stock"].append("600513")
y["stock"].append("600225")
y["stock"].append("600273")
print(y) # defaultdict(<class 'list'>, {'stock': ['600213', '600223', '600413', '600513', '600225', '600273']})

接下来再介绍下collections中的Counter。Counter是一个简单的计数器，目的是用来跟踪值出现的次数。Counter以字典的键值对形式存储值出现的次数，如下所示：

c_dict = Counter('yyydadyyyaadadsaaaxxxx')
print(c_dict) # Counter({'a': 7, 'y': 6, 'd': 4, 'x': 4, 's': 1})

当然也可以使用for循环实现跟踪值出现的次数，如下所示，不过使用Counter更加高效。

data = 'yyydadyyyaadadsaaaxxxx'
val_cnt = {}
for i in data:
 i_cnt = val_cnt.get(i,0) # 查找键的值
 val_cnt[i] = i_cnt + 1
print(val_cnt) # {'y': 6, 'd': 4, 'a': 7, 's': 1, 'x': 4}
print(val_cnt.get('a')) # 7

最后我们再介绍一下ChainMap，它可以加速字典的合并。通常我们合并字典的方式如下所示：

dicta = {i: i + 1 for i in range(1, 100, 2)}
dictb = {i: i + 2 for i in range(1, 100, 2)}
dictc = {i: i + 3 for i in range(1, 100, 2)}
dictd = {i: i + 4 for i in range(1, 100, 2)}
dic_total = dicta.copy()
dic_total.update(dictb)
dic_total.update(dictc)
dic_total.update(dictd)
print(dic_total)
print(dic_total.get(3, 0))

使用更高效的ChainMap方法，如下所示：

dic_total = ChainMap(dicta, dictb, dictc, dictd)

感谢各位的阅读，以上就是“怎么使用Python内置库collections”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么使用Python内置库collections这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！