collections模块的作用和使用是怎样，提供了哪些数据类型-群英

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今天就跟大家聊聊有关“collections模块的作用和使用是怎样，提供了哪些数据类型”的内容，可能很多人都不太了解，为了让大家认识和更进一步的了解，小编给大家总结了以下内容，希望这篇“collections模块的作用和使用是怎样，提供了哪些数据类型”文章能对大家有帮助。

1、collections -- 基于Python自带的数据类型之上额外增加的几个数据类型

from collections import *

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以及判断什么是可迭代对象什么是迭代器

（1）namedtuple：生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

# tuple可以表示不变数据，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：p = (1, 2)
# 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：

from collections import namedtuple
limit = namedtuple("limit",["x","y"])
l = limit(1,2)
print(l.x)           # 1
print(l[0])          # 1
print(l)             # limit(x=1, 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：
namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

（2）deque：双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象，适合用于队列和栈

队列：先进先出

栈：先进后出

# 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
l = deque([1,2])
l.append(3)
l.appendleft(0)
l.pop()
l.popleft()
l.remove(2)
print(l)

# 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。

（3）OrderedDict：有序字典 -- python2版本 ---python3.6默认显示有序

# 使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，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
dic = OrderedDict(k=1,v=11,k1=111)
print(dic)
print(dic.get("k"))
dic.move_to_end("k")

# 注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

（4）defaultdict：带有默认值的字典

# 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
lst = [11,22,33,44,55,77,88,99]
dic = defaultdict(list)
for i in lst:
    if i > 66:
        dic['key1'].append(i)
    else:
        dic['key2'].append(i)
print(dict(dic))

（5）Counter：计数返回一个字典

# 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 Counter
lst = [1,2,112,312,312,31,1,1,1231,23,123,1,1,1,12,32]
d = Counter(lst)
print(list(d.elements()))
print(dict(d))

（6）isinstance：判断当前数据类型,返回的是一个布尔值

from collections import Iterable,Iterator
lst = [1,2,3,4]
print(isinstance(lst,list))   # 判断lst是不是列表类型 返回的是True
print(isinstance(lst,Iterator)) # 判断lst是不是迭代器 返回的是False
print(isinstance(lst,Iterable)) # 判断lst是不是可迭代对象 返回的是True

上述内容具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考，希望能对大家有帮助，想要了解更多"collections模块的作用和使用是怎样，提供了哪些数据类型"的内容，大家可以关注群英网络的其它相关文章。