​️目录

一、collections模块前言

二、namedtuple的使用方法

三、queue（队列）方法

四、deque（双端队列）方法

五、defaultdict 方法

defaultdict 方法详述

知识点拓展之定义字典的冷门方法

六、Counter方法

一、collections模块前言

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：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

• 1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
• 2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
• 3.Counter: 计数器，主要用来计数
• 4.OrderedDict: 有序字典
• 5.defaultdict: 带有默认值的字典
• 6.queue：队列（先进来的先出去）

以下就会详细讲解这几个数据类型的基础知识和使用方法

二、namedtuple的使用方法

我们知道tuple可以表示不变的列表，例如，一个点的二维坐标就可以用如下方式表示：

a = (2,3)

但是我们第一眼看到a = (2,3)会想到它是表示坐标吗？我想大多数人会看成是将一个含有2和3元素的元组赋给a这个变量吧！如何让我们第一眼看到就会知道它表示坐标呢？

这时，namedtuple就派上了用场：

from collections import namedtuple#表示二维坐标Point = namedtuple('point',['x','y'])p = Point(1,2)#从二维坐标中取x轴的数值print(p.x)print(p.y)#表示三维坐标Point = namedtuple('point',['x','y','z'])p2 = Point(1,2,3)#从二维坐标中取x轴的数值print(p2.x)print(p2.y)print(p2.z)输出结果：12123

创建扑克牌

Card = namedtuple('card',['suits','number'])#生成一张扑克牌clo = Card('红桃',2)#打印这张扑克牌print(clo)#打印这张扑克牌的花色print(clo.suits)#打印这张扑克牌的大小print(clo.number)输出结果：card(suits='红桃', number=2)红桃2

三、queue（队列）方法

Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。

1. Queue.put()向队列中放值
2. Queue.get()从队列中取值
3. Queue.qsize() 返回队列的大小
4. Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
5. Queue.full()如果队列满了，返回True,反之False，Queue.full 与 maxsize 大小对应
6. Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
7. Queue.get_nowait() 相当于Queue.get(False)，非阻塞方法
8. Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
9. Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号。每个get()调用得到一个任务，接下来task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。
10. Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
     

栗子：

#队列import queue#首先创建一个队列q = queue.Queue()#往q队列中依次放值q.put(9)q.put(8)q.put(7)#往队列中依次取值print(q.get())print(q.get())print(q.get())输出结果：987

如果还向q执行q.get()（此时q的值已被取完）向q取值的话程序不会报错但是会发生阻塞

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如果不想出现阻塞，可以在取值之前用Queue.qsize() 看看队列的大小

#队列import queue#首先创建一个队列q = queue.Queue()#往q队列中依次放值,# 放的值可以是任意的数据类型，但是一次只可以放一个值q.put([1,2,3])q.put(8)q.put(7)#打印这个队列print(q)#往队列中依次取值print(q.get())print(q.get())print('还有%d个值可取' % q.qsize())print(q.get())print('还有%d个值可取' % q.qsize())#print(q.get())#程序发生阻塞输出结果：<queue.Queue object at 0x0000020106C89A30>[1, 2, 3]8还有1个值可取7还有0个值可取

四、deque（双端队列）方法

双端队列（deque，全名double-ended queue），是一种具有队列和栈的性质的数据结构。

双端队列中的元素可以从两端弹出，其限定插入和删除操作在表的两端进行。双端队列可以在队列任意一端入队和出队。
操作:

1. Deque() 创建一个空的双端队列
2. append()向双端队列后面放数据
3. appendleft()向双端队列前面放数据
4. pop()向双端队列后面取数据
5. popleft()向双端队列前面取数据
6. add_front(item) 从队头加入一个item元素
7. add_rear(item)从队尾加入一个item元素
8. remove_front() 从队头删除一个item元素
9. remove_rear()从队尾删除一个item元素
10. is_empty() 判断双端队列是否为空
11. size() 返回队列的大小

栗子：

from collections import dequedq = deque([1,2])#向这个队列后端插入‘a’dq.append('a')#向这个队列前端插入‘b’dq.appendleft('b')#双印这个双端队列print('插入数据后的队列',dq)#向第二个位置插入数字3dq.insert(2,3)#取数据print(dq.pop())print(dq.pop())print(dq.popleft())#双印这个双端队列print('取出数据后的队列',dq)输出结果：插入数据后的队列 deque(['b', 1, 2, 'a'])a2b取出数据后的队列 deque([1, 3])

插入数据的流程：

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五、defaultdict 方法

• defaultdict 方法详述

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]，将所有大于 66 的值保存至字典中的k1中，将小于 66 的值保存至k2的值中。

即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}按以前的做法如果要保存至字典的字典中没有k1或k2，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

如何使用defaultdict呢?

defaultdict接受一个工厂函数作为参数，如下来构造：

dict =defaultdict( factory_function)

这个factory_function必须是可以调用的可以是list、set、str等等，作用是当key不存在时，返回的是工厂函数的默认值，比如list对应[ ]，str对应的是空字符串，set对应set( )，int对应0，简单来说defaultdict在我们操作字典中没有的键时，会自动创建而不会报错，且你可以指定自动创建的键对应的值的默认类型，通过改变factory_function

from collections import defaultdictvalues = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]my_dict = defaultdict(list)for value in  values:    if value>66:        my_dict['k1'].append(value)    else:        my_dict['k2'].append(value)输出结果：defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})

• 知识点拓展之定义字典的冷门方法

按平常我们会这样定义一个字典d：

d = {'a' : 1,'b' : 2,'c' : 3}

但其实上面这个字典也可以这样定义：

d = dict([('a' ：1),('b' : 2),('c' : 3)])

但这两种方法定义的字典的键都是无序的，如果想要得到一个键为有序的字典还是得用defaultdict 方法

六、Counter方法

 方法用到的地方不多，主要是记录字符串中相同值出现的次数

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和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

from collections import Counterc = Counter('abcdeabcdabcaba')print(c)输出结果：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})