python的常用模块之collections模块
认识模块
什么是模块？
常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。
但其实import加载的模块分为四个通用类别：
1 使用python编写的代码（.py文件）
2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3 包好一组模块的包
4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
为何要使用模块？
如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，
常用模块
1. collections模块
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
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
这时，namedtuple就派上了用场：
用法：namedtuple('名称', [属性list]):
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
from collections import namedtuple
Cirle = namedtuple("Cirle",['x','y','z'])
c = Cirle(4,5,6)
print(c.x,c.y,c.z)
OutPut:
4 5 6
2. deque
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
from collections import deque
dq = deque([1,2])
dq.append('a') # 从后面放数据 [1,2,'a']
dq.appendleft('b') # 从前面放数据 ['b',1,2,'a']
dq.insert(2,3) #['b',1,3,2,'a']
print(dq.pop()) # 从后面取数据
print(dq.pop()) # 从后面取数据
print(dq.popleft()) # 从前面取数据
print(dq)
Output:
a
2
b
deque([1, 3])
3. OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'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)])
#有序字典
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的
print(od['a'])
for k in od:
print(k)
OutPut:
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
1
a
b
c
4. defaultdict
使用dict时，如果引用的Key不存在，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：
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'
5. Counter
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。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
创建
下面的代码说明了Counter类创建的四种方法：
Counter类的创建 :
>>> c = Counter() # 创建一个空的Counter类
>>> c = Counter('gallahad') # 从一个可iterable对象（list、tuple、dict、字符串等）创建
>>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2}) # 从一个字典对象创建
>>> c = Counter(a=4, b=2) # 从一组键值对创建
计数值的访问与缺失的键
当所访问的键不存在时，返回0，而不是KeyError；否则返回它的计数。
计数值的访问
>>> c = Counter("abcdefgab")
>>> c["a"]
2
>>> c["c"]
1
>>> c["h"]
0
计数器的更新（update和subtract）
可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。
计数器的更新包括增加和减少两种。其中，增加使用update()方法：
计数器的更新（update）
>>> c = Counter('which')
>>> c.update('witch') # 使用另一个iterable对象更新
>>> c['h']
3
>>> d = Counter('watch')
>>> c.update(d) # 使用另一个Counter对象更新
>>> c['h']
4
减少则使用subtract()方法：
计数器的更新（subtract）
>>> c = Counter('which')
>>> c.subtract('witch') # 使用另一个iterable对象更新
>>> c['h']
1
>>> d = Counter('watch')
>>> c.subtract(d) # 使用另一个Counter对象更新
>>> c['a']
-1
键的修改和删除
当计数值为0时，并不意味着元素被删除，删除元素应当使用del。
>>> c = Counter("abcdcba")
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
>>> c["b"] = 0
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'd': 1, 'b': 0})
>>> del c["a"]
>>> c
Counter({'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
elements()
返回一个迭代器。元素被重复了多少次，在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序，个数小于1的元素不被包含。
elements()方法
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
most_common([n])
返回一个TopN列表。如果n没有被指定，则返回所有元素。当多个元素计数值相同时，排列是无确定顺序的。
most_common()方法
>>> c = Counter('abracadabra')
>>> c.most_common()
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2), ('c', 1), ('d', 1)]
>>> c.most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]
浅拷贝copy
>>> c = Counter("abcdcba")
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
>>> d = c.copy()
>>> d
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
算术和集合操作
+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是，得到的Counter对象将删除小于1的元素。
Counter对象的算术和集合操作
>>> c = Counter(a=3, b=1)
>>> d = Counter(a=1, b=2)
>>> c + d # c[x] + d[x]
Counter({'a': 4, 'b': 3})
>>> c - d # subtract（只保留正数计数的元素）
Counter({'a': 2})
>>> c & d # 交集: min(c[x], d[x])
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d # 并集: max(c[x], d[x])
Counter({'a': 3, 'b': 2})
其他常用操作
下面是一些Counter类的常用操作，来源于Python官方文档
Counter类常用操作
sum(c.values()) # 所有计数的总数
c.clear() # 重置Counter对象，注意不是删除
list(c) # 将c中的键转为列表
set(c) # 将c中的键转为set
dict(c) # 将c中的键值对转为字典
c.items() # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs)) # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1] # 取出计数最少的n个元素
c += Counter() # 移除0和负值