网站域名注册证明软件界面设计的基本原则

概述

        在上一节，我们介绍了Python的sqlite3模块，包括：sqlite3模块中一些常用的函数和类。在这一节，我们将介绍Python的collections模块。collections模块是Python中的内置模块，它实现了特殊的容器数据类型，提供了Python的通用内建容器的替代选择。

        使用collections模块中的这些数据结构，可以帮助我们更有效地解决问题，并写出更简洁、更易于理解的代码。比如：如果我们需要一个字典，当尝试获取一个不存在的键时，返回一个默认值，而不是抛出一个异常，那么可以使用defaultdict。又比如：如果我们需要一个记住元素插入顺序的字典，那么可以使用OrderedDict。

        下面，我们将逐一介绍collections模块中一些常用的函数和类。

collections.Counter类

        collections.Counter类是一个字典子类，用于计数可哈希的对象。它返回一个字典，对应的键是输入值，值是输入值出现的次数。这是一个非常有用的工具，可以快速计数元素的数量。

from collections import Counterresult = Counter('hello')
# 输出：Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})
print(result)

        在上面的示例代码中，向Counter类的构造函数传入了字符串。返回的result为一个字典，包含了每个字符及其出现的次数。当然，Counter也可以接受列表、元组、集合或任何其他可迭代对象作为参数。

collections.deque类

        collections.deque类是一个双端队列，允许从队列的两端进行添加和弹出操作。双端队列是一种具有两个端点的队列，可以在队列的两端添加和弹出元素。deque支持线程安全、内存高效地添加（append）和弹出（pop），从两端都可以操作，具有GIL锁的线程安全。

from collections import deque# 创建一个空的deque
d = deque()# 在deque的右侧添加元素
d.append('h')
d.append('e')
d.append('l')
d.append('l')
d.append('o')# 在deque的左侧添加元素
d.appendleft('C')
d.appendleft('S')
d.appendleft('D')
d.appendleft('N')# 弹出deque右侧的元素
element = d.pop()
# 输出：'o'
print(element)# 弹出deque左侧的元素
element = d.popleft()
# 输出：'N' 
print(element)

collections.defaultdict类

        collections.defaultdict类是一个字典子类，用于创建一个类似于字典的数据结构。它覆盖了字典的getitem方法，以便当请求的键不存在时，可以返回一个默认值，而不是抛出KeyError异常。默认值是在创建defaultdict对象时通过参数指定的，如果默认值是一个工厂函数，则该函数将被调用以生成默认值。

from collections import defaultdict# 创建一个defaultdict，默认值为0
dd = defaultdict(int)# 添加几个键值对
dd['C'] = 66
dd['S'] = 99# 访问一个不存在的键，返回默认值0
print(dd['D'])

collections.namedtuple函数

        collections.namedtuple函数用于创建一个可以使用名字来访问元素内容的tuple子类。namedtuple非常有用，特别是当我们需要创建一些具有多个字段的数据结构时。相比使用字典或列表，namedtuple更加轻量级，并且可以直接通过属性名访问元素，而不需要使用索引。这就避免了在代码中使用数字索引来访问元组或列表的元素，提高了代码的可读性和可维护性。

from collections import namedtuple# 创建一个namedtuple类，名为Point，具有xpos和ypos两个字段
Point = namedtuple('Point', ['xpos', 'ypos'])# 创建一个Point对象
point = Point(66, 99)# 访问对象的字段
# 输出：66
print(point.xpos)
# 输出：99
print(point.ypos)

collections.OrderedDict类

        collections.OrderedDict类用于创建一个有序的字典对象。它继承自dict类，并添加了一些额外的功能，以保持字典中元素的插入顺序。OrderedDict与普通的dict类似，但它会记住元素被插入的顺序。当遍历OrderedDict时，元素将按照它们被插入的顺序返回。使用OrderedDict可以确保字典中的元素按照一定的顺序进行遍历，而不需要额外的排序操作。

from collections import OrderedDict# 创建OrderedDict对象
od = OrderedDict()# 添加元素
od['C'] = 66
od['S'] = 77
od['D'] = 88
od['N'] = 99# 遍历OrderedDict
for key, value in od.items():print(key, value)

collections.UserList类

        collections.UserList类是list的子类，允许用户自定义列表的行为。UserList提供了与list相同的接口，但允许用户覆盖或添加方法以修改其行为。UserList非常有用，特别是当你需要定制列表的行为，或需要添加额外的功能时。你可以通过继承UserList类，并重写其方法来实现自定义的列表功能。

from collections import UserListclass MyList(UserList):def __init__(self, list_init = None):super().__init__(list_init)def append(self, value):print(f"item {value} inserted")super().append(value)# 创建一个MyList对象
my_list = MyList([66, 77, 88])# 在列表中添加元素，输出：item 100 inserted  
my_list.append(100)# 访问列表中的元素，输出：66
print(my_list[0])

        使用UserList可以轻松地扩展列表的功能，并根据需要自定义其行为，这使得UserList成为处理特殊需求的列表操作的强大工具。除了自定义列表UserList，Python还内置了UserDict、UserSet、UserString，以允许用户定义他们自己的字典类、集合类和字符串类，这里就不再赘述了。