import collectionsnametuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None):
nametuple()是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。[‘x’, ‘y’] 一样的字符串序列。import collections
# 创建一个可以使用属性名称而不是索引获取值的元组
point = collections.namedtuple(‘Point‘, [‘x‘, ‘y‘])
p = point(1, 2) # point()中的point为返回值point
print(p.y)
deque([iterable[, maxlen]]):
import collections
# 创建一个可以高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈。
q = collections.deque([1,2,3,4,5,6])
q.append(7) # deque队列末尾添加数据
print(q)
q.popleft() # deque最左边删除数据
print(q)
q.appendleft(3) # deque最左边添加数据
print(q)
defaultdict([default_factory[, ...]]):
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defaultdictNone。所有其他参数(包括关键字参数)都相当于传递给 dict 的构造函数。import collections
# 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:
new_dict = collections.defaultdict(lambda :"N")
print(new_dict[‘key‘]) # key不存在返回"N"
OrderedDict([items]):OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序。
import collections
d = collections.OrderedDict({‘a‘:1,"b":2,"c":3})
print(d)
ChainMap(*maps)):可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict,但是查找的时候,会按照顺序在内部的dict依次查找。
import collections
d = collections.ChainMap({‘a‘:1,"b":2,"c":3},{‘d‘:1,"e":2})
print(d[‘d‘])
Counter([iterable-or-mapping]):一个 计数器是一个 dict 的子类,用于计数可哈希对象。
import collections
d = collections.Counter([‘a‘,1,"b",2,"c",3,3,4])
print(d[3]) # 计数器计数3出现的次数
原文:https://www.cnblogs.com/bright-future/p/14729580.html