# 每天学点Python之collections
collections模块在内置数据类型（[dict](http://blog.csdn.net/u013291394/article/details/50379798)、[list](http://blog.csdn.net/u013291394/article/details/50364856)、[set](http://blog.csdn.net/u013291394/article/details/50371760)、[tuple](http://blog.csdn.net/u013291394/article/details/50371783)）的基础上，提供了几个额外的数据类型：ChainMap、Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
### ChainMap
ChainMap是python3的新特性，它用来将多个map组成一个新的单元（原来的map结构仍然存在，类似于这些map被存在了一个list之中），这比新建一个map再将其他map用update加进来快得多。通过ChainMap可以来模拟嵌套的情景，而且多用于模板之中。
ChainMap支持普通map的所有操作，下面主要展示一下它的特性：
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# 新建ChainMap及它的结构
In[2]: from collections import ChainMap
In[3]: m1 = {'color': 'red', 'user': 'guest'}
In[4]: m2 = {'name': 'drfish', 'age': '18'}
In[5]: chainMap = ChainMap(m1, m2)
In[6]: print(chainMap.items())
ItemsView(ChainMap({'user': 'guest', 'color': 'red'}, {'age': '18', 'name': 'drfish'}))
# 获取ChainMap中的元素
In[7]: print(chainMap.get('name'))
drfish
In[8]: print(chainMap.get('not'))
None
# 新增map
In[9]: m3 = {'data': '1-6'}
In[10]: chainMap = chainMap.new_child(m3)
In[11]: print(chainMap.items())
ItemsView(ChainMap({'data': '1-6'}, {'user': 'guest', 'color': 'red'}, {'age': '18', 'name': 'drfish'}))
# parents属性
In[12]: print(chainMap.parents)
ChainMap({'user': 'guest', 'color': 'red'}, {'age': '18', 'name': 'drfish'})
In[13]: print(chainMap.parents.parents)
ChainMap({'age': '18', 'name': 'drfish'})
In[14]: print(chainMap.parents.parents.parents)
ChainMap({})
# maps属性
In[15]: chainMap.maps
Out[15]:
[{'data': '1-6'},
{'color': 'red', 'user': 'guest'},
{'age': '18', 'name': 'drfish'}]
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- 可以传入多个map来初始化ChainMap，如参数为空，会自动加入一个空的map
- 获取的key如果不存在，则返回None
- 可以通过net_child()方法来新增map，新的map添加在前面
- parents属性返回除去第一个map后的ChainMap实例。
### Counter
Counter是一个简单的计数器，使用起来非常方便。
**初始化**
Counter的初始化支持多种形式
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In[18]: from collections import Counter
In[19]: c = Counter()
In[20]: c = Counter('hello')
In[21]: c = Counter({'a':3,'b':19})
In[22]: c = Counter(cats=2,dogs=1)
In[23]: c
Out[23]: Counter({'cats': 2, 'dogs': 1})
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Counter对于不存在的元素会返回0，如果要删除则需要用到del：
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In[23]: c
Out[23]: Counter({'cats': 2, 'dogs': 1})
In[24]: c['birds']
Out[24]: 0
In[25]: del c['cats']
In[26]: c
Out[26]: Counter({'dogs': 1})
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elements()方法会返回所有的元素，有几个就返回几个；而most_common(n)方法可以返回数量排前n的元素及其数目：
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In[29]: c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
In[30]: list(c.elements())
Out[30]: ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
In[33]: c.most_common(1)
Out[33]: [('a', 3)]
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不同的Counter之间还可以进行运算操作，subtract()方法进行减法后会影响调用方；`&`操作表示取两个中数目小的一个（如果只在一个Counter中存在，则结果集中也没有），`|`操作取数目大的。
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In[46]: c = Counter(a=13, b=11)
In[47]: d = Counter(a=1, b=2)
In[48]: c.subtract(d)
In[49]: c
Out[49]: Counter({'a': 12, 'b': 9})
In[51]: c+d
Out[51]: Counter({'a': 13, 'b': 11})
In[52]: c-d
Out[52]: Counter({'a': 11, 'b': 7})
In[54]: c&d
Out[54]: Counter({'a': 1, 'b': 2})
In[55]: c|d
Out[55]: Counter({'a': 12, 'b': 9})
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> 注：进行运算操作时，如果数目结果为负的会被直接忽略
### deque
deque就是一个双端队列，与list非常相似，不过可以同时在list的左边增删元素：
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In[72]: dq = deque('abd')
In[73]: dq
Out[73]: deque(['a', 'b', 'd'])
In[74]: dq.append('1')
In[75]: dq.appendleft('-1')
In[76]: dq
Out[76]: deque(['-1', 'a', 'b', 'd', '1'])
In[77]: dq.popleft()
Out[77]: '-1'
In[78]: dq.extendleft("hello")
In[79]: dq
Out[79]: deque(['o', 'l', 'l', 'e', 'h', 'a', 'b', 'd', '1'])
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注意extendleft(x)方法相当于先把x翻转后在添加到列表前端。然后比较好用的是rotate方法，可以使队列中的元素顺序前移或者后移：
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In[82]: dq=deque("12345")
In[83]: dq
Out[83]: deque(['1', '2', '3', '4', '5'])
In[84]: dq.rotate(2)
In[85]: dq
Out[85]: deque(['4', '5', '1', '2', '3'])
In[86]: dq.rotate(-4)
In[87]: dq
Out[87]: deque(['3', '4', '5', '1', '2'])
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### defaultdict
defaultdict在普通的dict之上添加了默认工厂，使得键不存在时会自动生成相应类型的值：
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In[88]: from collections import defaultdict
In[89]: d = defaultdict(int)
In[90]: d['a']
Out[90]: 0
In[91]: d = defaultdict(dict)
In[92]: d['a']
Out[92]: {}
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如果初始化时没有加入默认工厂，则同样会抛出KeyError错误：
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In[93]: d = defaultdict()
In[94]: d['a']
Traceback (most recent call last):
d['a']
KeyError: 'a'
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### namedtuple
namedtuple是tuple的加强版本，最大的作用就是给tuple的每个位置的值设置了别名，增加了程序的可读性：
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In[95]: from collections import namedtuple
In[96]: Point = namedtuple("Point",['x','y'])
In[97]: p = Point(1,2)
In[98]: p.x
Out[98]: 1
In[99]: p.y
Out[99]: 2
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由于有了别名，相当于形成了一个字典，namedtuple可以转化为下面要介绍的OrderedDict,同时也可以通过字典转化而来：
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In[100]: p._asdict()
Out[100]: OrderedDict([('x', 1), ('y', 2)])
In[101]: d = {'x':11,'y':22}
In[102]: Point(**d)
Out[102]: Point(x=11, y=22)
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namedtuple也提供了获取所有域及修改相应值的方法：
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In[108]: p
Out[108]: Point(x=1, y=2)
In[109]: p._fields
Out[109]: ('x', 'y')
In[110]: p._replace(x=10)
Out[110]: Point(x=10, y=2)
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### OrderedDict
dict是无序，但有时我们希望字典是有序的，OrderedDict提供了这项服务，OrderedDict中的键值对是按照他们加入时的顺序存储的：
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In[130]: fruit=(('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1))
In[131]: d = dict(fruit)
In[132]: d
Out[132]: {'apple': 4, 'banana': 3, 'orange': 2, 'pear': 1}
In[135]: d.popitem()
Out[135]: ('apple', 4)
In[136]: d.popitem()
Out[136]: ('orange', 2)
In[137]: d.popitem()
Out[137]: ('banana', 3)
In[138]: d.popitem()
Out[138]: ('pear', 1)
In[133]: od = OrderedDict(fruit)
In[134]: od
Out[134]: OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
In[139]: od.popitem()
Out[139]: ('pear', 1)
In[140]: od.popitem()
Out[140]: ('orange', 2)
In[141]: od.popitem()
Out[141]: ('banana', 3)
In[142]: od.popitem()
Out[142]: ('apple', 4)
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> 注：OrderedDict中popitem(last=True)函数如果last设置为False，则先加入的先弹出
可以通过move_to_end(key, last=True)函数来改变键值对的位置，True时移到末尾，False移到开头：
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In[146]: od
Out[146]: OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
In[147]: od.move_to_end('apple')
In[148]: od
Out[148]: OrderedDict([('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1), ('apple', 4)])
In[149]: od.move_to_end('pear',False)
In[150]: od
Out[150]: OrderedDict([('pear', 1), ('banana', 3), ('orange', 2), ('apple', 4)])
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