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Collections库
Python Collections库详解
Python的 collections 库提供了一些额外的数据结构，用于扩展内置的列表、元组和字典等数据类型。这些数据结构针对特定的使用场景进行了优化，可以极大地简化编程任务。在本篇文章中，我们将探索一些常用的 collections 库中的数据类型。
defaultdict
defaultdict 是 dict 的一个子类，它为缺失的键提供了默认值。当访问一个不存在的键时，不会引发 KeyError 错误，而是返回一个默认值。这在计数、分组元素或构建复杂数据结构时特别有用。
使用示例：
>>> from collections import defaultdict>>> # 创建一个默认值为0的defaultdict>>> counter = defaultdict(int)>>> counter['apple'] += 1>>> counter['banana'] += 1>>> counterdefaultdict(<class 'int'>, {'apple': 1, 'banana': 1})Counter
Counter 是一个方便的工具，用于计数可哈希对象。它提供了简单的计数功能，可以用于统计元素出现的次数、查找列表中的重复元素等。
>>> from collections import Counter>>> # 创建一个Counter对象>>> numbers = [1, 2, 3, 2, 1, 3, 4, 5, 1]>>> counter = Counter(numbers)>>> counterCounter({1: 3, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1})deque
deque 是一个双端队列，支持高效地在两端进行添加和删除操作。它比列表更适合用于实现队列、栈和循环缓冲区等数据结构。
>>> from collections import deque>>> # 创建一个deque对象>>> queue = deque()>>> queue.append(1)>>> queue.append(2)>>> queue.append(3)>>> queuedeque([1, 2, 3])namedtuple
namedtuple 是一个用于创建具有命名字段的元组子类的工具。它可以帮助提高代码的可读性，使得元组更具有结构性。
>>> from collections import namedtuple>>> # 创建一个namedtuple类>>> Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])>>> person = Person('Alice', 25, 'female')>>> Person<class '__main__.Person'>>>> personPerson(name='Alice', age=25, gender='female')