本節(jié)重點

1.了解Queue的基本概念和常用操作

2.學員了解collections模塊

2.學員能掌握Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict數據類型的基本操作

collections模塊

collections模塊在內置數據類型（dict、list、set、tuple）的基礎上，還提供了幾個額外的數據類型：ChainMap、Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple子類
2.deque: 雙端隊列，可以快速的從另外一側追加和推出對象
3.Counter: 計數器，主要用來計數
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 帶有默認值的字典

namedtuple
我們知道tuple可以表示不變集合，例如，一個點的二維坐標就可以表示成：

p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。

定義一個class又小題大做了，這時，namedtuple就派上了用場：

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
p.x
1
p.y
2
namedtuple是一個函數，它用來創(chuàng)建一個自定義的tuple對象，并且規(guī)定了tuple元素的個數，并可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。

這樣一來，我們用namedtuple可以很方便地定義一種數據類型，它具備tuple的不變性，又可以根據屬性來引用，使用十分方便。

可以驗證創(chuàng)建的Point對象是tuple的一種子類：

isinstance(p, Point)
True
isinstance(p, tuple)
True
類似的，如果要用坐標和半徑表示一個圓，也可以用namedtuple定義：

namedtuple('名稱', [屬性list]):

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque
使用list存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表，適合用于隊列和棧：

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了實現list的append()和pop()外，還支持appendleft()和popleft()，這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。

defaultdict
使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個默認值，就可以用defaultdict：

from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
dd['key1'] # key1存在
'abc'
dd['key2'] # key2不存在，返回默認值
'N/A'
注意默認值是調用函數返回的，而函數在創(chuàng)建defaultdict對象時傳入。

除了在Key不存在時返回默認值，defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。

OrderedDict
使用dict時，Key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定Key的順序。

如果要保持Key的順序，可以用OrderedDict：

from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
d # dict的Key是無序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意，OrderedDict的Key會按照插入的順序排列，不是Key本身排序：

od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
od.keys() # 按照插入的Key的順序返回
['z', 'y', 'x']
OrderedDict可以實現一個FIFO（先進先出）的dict，當容量超出限制時，先刪除最早添加的Key：

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print 'remove:', last
        if containsKey:
            del self[key]
            print 'set:', (key, value)
        else:
            print 'add:', (key, value)
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

Counter

Counter是一個簡單的計數器，例如，統計字符出現的個數：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

Counter實際上也是dict的一個子類，上面的結果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出現了兩次，其他字符各出現了一次。