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Collections是Python内置的集合模块，它提供了许多有用的集合类。
1、命名元组
Python提供了很多非常好用的基本类型，比如不变元组，这样你就可以很容易的表示二进制向量。
v=(2，3)).
我们发现2和3代表一个向量的两个坐标，但是在没有额外指令的情况下，很难直接看出这个元组是用来代表一个坐标的。
用这个理由来定义阶级，太夸张了。在这一点上，namedtuple非常有用。
fromcollectionsimportnamedtuple
vector=namedtuple(vector ，[x ， y ])
V=向量(2，3))。
五. x
2
v.y
三
Namedtuple是创建自定义元组对象的函数，可以指定元组元素的个数，引用属性中的元组元素，而不是索引。
因此，使用namedtuple，您可以轻松定义具有元组不变性并且可以基于属性引用的数据类型。
您可以验证创建的矢量对象的类型。
类型(v)
Instance (v，vector))。
真实的
例(v，tuple))。
真实的
同样，如果一个圆要用坐标和半径来表示，也可以用namedtuple来定义。
circle=namedtuple(circle ，[x ， y ， r]
# namedtuple(名称，[属性列表])。
2、德克
在数据结构中，我们知道队列和堆栈是两种非常重要的数据类型。一个是先进先出，一个是后进先出。在python中，使用list存储数据时，通过索引访问元素的速度很快，但是插入和删除元素的速度很慢。由于链表是线性存储的，在数据量较大的情况下，插入和删除效率不高。
Deque是一种双链表结构，可以有效地实现插入和删除操作，非常适合实现数据结构，比如队列和栈。
从集合中导入队列
deq=deque ([ 1，2，3 ]
deq.append(4))。
抑郁症体验问卷
德克([ 1，2，3，4 ]).
deq.appendleft(5)).
抑郁症体验问卷
德克([ 5，1，2，3，4 ]).
deq.pop())
四
deq.popleft(
五
抑郁症体验问卷
德克([ 1，2，3 ]
Deque支持list的append(和pop)(和appendleft())和popleft())，所以可以非常有效地添加和删除头中的元素。
3.违约迪克
使用dict字典类型时，如果引用的键不存在，就会抛出一个KeyError。如果不想让这个键存在，可以通过返回默认值来使用defaultdict。
fromcollectionsimportdefaultdict
DD=默认字典(lambda:“默认值”).
dd[key1]=a
dd[key1]
一个
Dd[key2] # key2未定义，将恢复默认值。
默认值
注意，默认值是通过调用函数返回的，该函数是在创建defaultdict对象时传递的。
defaultdict的行为与dict完全相同，只是在键不存在时返回默认值。
4.订购的CD
使用dict时，键是乱序的。当重复dict时，我们不能决定键的顺序。
但是，如果您想保持密钥的顺序，可以使用有序的CD。
fromcollectionsimportordereddict
d=DICT () ) (a)，1).
，( b ，2)，( c ，3)])
d # dict的键有问题
{a: 1， c: 3， b: 2}
od=OrderedDict([(a ，1)，( b ，2)，( c ，3)])
od # OrderedDict的关键字已排序
OrderedDict([(a ，1)，( b ，2)，( c ，3)])
请注意，OrderedDict的键是按插入顺序排序的，而不是键本身。
od=OrderedDict()
od[z]=1
od[y]=2
od[x]=3
List(od.keys()) #按插入键的顺序返回
[z ， y ， x]
OrderedDict可以实现FIFO(先进先出)字典。当容量超过限制时，最早添加的密钥将首先被删除。
从集合导入订单直接
LastUpdatedOrderedDict类(OrderedDict):
def __init__(self，capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict，self)。__init__()
自我。_容量=容量
def __setitem__(self，key，value):
如果Key在self else 0中，则containsKey=1
if len(self) - containsKey=self。_容量：
last=self.popitem(last=False)
打印(删除：，最后一个)
如果包含密钥：
del self[key]
print(set:，(key，value))
否则：
打印(添加：，(键，值))
OrderedDict。__setitem__(自身，关键字，值)
5、链式地图
ChainMap可以将一组字典串在一起形成一个逻辑字典。ChainMap本身也是一个dict，但是搜索的时候会在内部的dict中按顺序搜索。
什么时候使用ChainMap最好？例如，应用程序经常需要传入参数。参数可以通过命令行、环境变量或默认参数传入。我们可以使用ChainMap来查找参数的优先级，即先检查命令行参数，如果没有传入则检查环境变量，如果没有传入则使用默认参数。
下面的代码演示了如何查找参数user和color。
从集合导入链图
导入操作系统，argparse
#构造默认参数：
默认值={
颜色:红色，
用户:来宾
}
#构造命令行参数：
parser=argparse。ArgumentParser()
parser.add_argument(-u ，- user )
parser.add_argument(-c ，- color )
namespace=parser.parse_args()
command_line_args={ k: v for k，v in vars(命名空间)。items() if v }
#组合成链图：
combined=chain map(command _ line _ args，os.environ，默认值)
#打印参数：
打印( color=%s % combined[color])
打印(用户=%s %组合[用户])
当没有参数时，打印出默认参数：
$ python3 use_chainmap.py
颜色=红色
用户=来宾
传入命令行参数时，命令行参数优先：
$ python3 use_chainmap.py -u bob
颜色=红色
用户=鲍勃
命令行参数和环境变量同时传入，命令行参数具有更高的优先级：
$ user=admin color=green python 3 use _ chain map . py-u bob
颜色=绿色
用户=鲍勃
6、柜台
Counter是一个简单的计数器，例如，计算出现的字符数：
从集合导入计数器
s= abbcccdddd
计数器
计数器({d: 4， c: 3， b: 2， a: 1})
Counter实际上是dict的一个子类。
7.摘要
集合模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要进行选择。
以上是边肖介绍的python内置模块集合。希望对你有帮助。如果您有任何问题，请给我留言，边肖将及时回复您。非常感谢您对python博客网站的支持！
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