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python 就像一件藝術珍藏品！
python 最大的優點之一是它可以廣泛地選擇模組和包。它們將 python 的功能擴充套件到許多流行的領域，包括機器學習、資料科學、web 開發、前端等等。其中最好的一個優點是 python 的內建 collections 模組。
在一般意義上，python 中的集合是用於儲存資料集合（如 list、dict、tuple 和 set）的容器。這些容器直接構建在 python 中，可以直接呼叫。collections 模組提供額外的高效能資料型別，這些資料型別可以提高程式碼的效能。
讓我們瀏覽一下 collections 模組最流行的資料型別以及如何使用它們吧！
1.counter
counter 是 dictionary 物件的一個子類。collections 模組中的 counter（）函式接受 iterable，例如 list 或 tuple，並返回計數器字典。字典的鍵將是 iterable 的唯一元素，每個鍵的值將是 iterable 中元素的計數。
作為開始，讓我們從集合匯入計數器資料型別：
from collections import Counter
若要建立計數器物件，請將其分配給變數，這和任何其他物件類是一樣的。你唯一想傳給它的引數就是你的變數。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)
如果我們在物件 print（counter）周圍使用一個簡單的 print 函式來列印計數器，我們會得到一個看起來有點像字典的東西：
Counter({1: 7, 2: 5, 3: 3})
你可以使用其 key 訪問任何計數器項，如下所示。這與從標準 python 字典中提取元素的方法完全相同。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)print(counter[1])
most_common() 函式
到目前為止，計數器物件最有用的函式是 most_common() 函式。當它應用於計數器物件時，它返回 n 個最常見元素及其計數的列表，按從最常見到最少見的順序排列。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)print(counter.most_common(2))
上面的程式碼打印出以下元組列表：
[（1，7），（2，5）]
每個元組的第一個元素是列表中唯一的項，每個元組的第二個元素是計數。這是一種簡單快捷的方法，比如「獲取列表中最常見的前 3 個元素及其計數」。
2.defaultdict
該函式的工作原理與普通的 python 字典完全相同，額外的好處是當你試圖訪問一個不存在的鍵時，它不會丟擲錯誤。
相反，它使用預設值初始化 key。預設值是根據建立 DefaultDict 物件時作為引數傳遞的資料型別自動設定的。以下面的程式碼為例。
from collections import defaultdictnames_dict = defaultdict(int)names_dict["Bob"] = 1names_dict["Katie"] = 2sara_number = names_dict["Sara"]print(names_dict)
在上面的示例中，int 作為預設值傳遞給 defaultdict 物件。接下來，為每個鍵定義值，為鍵「bob」和「katie」定義數值。但在最後一行，我們試圖訪問一個尚未定義的 key，即「sara」。
在普通字典中，這會丟擲一個錯誤。但是使用 defaultdict，一個新的 key 會自動初始化為「sara」，值為 0，對應於我們的 int 資料型別。因此，最後一行打印出一個包含所有 3 個名稱和相應值的字典。
defaultdict（，{"bob"：1，"katie"：2，"sara"：0}）"int">
如果我們用一個類似於這個名稱的列表初始化 defaultdict，那麼「sara」將用一個空列表 [] 初始化，程式碼將輸出以下內容：
defaultdict（，{"bob"：1，"katie"：2，"sara"：[]}）"int">
3.deque
佇列是計算機科學中遵循先進先出（fifo）原則的基本資料結構。簡單地說，這意味著新增到佇列中的第一個物件也必須是要刪除的第一個物件。我們只能在佇列前面插入內容，只能從後面刪除內容——佇列中間不能執行任何操作。collections 庫的 deque 實現了該功能的最佳化版本。該實現的一個關鍵特性是保持佇列大小，即如果將佇列的最大大小設定為 10，則 deque 將根據 fifo 原則新增和刪除元素，以保持最大大小為 10。這是目前為止 python 中佇列的最佳實現。
讓我們從下面這個例子開始吧。我們要建立一個 deque 物件，然後用從 1 到 10 的整數初始化它。
from collections import dequemy_queue = deque(maxlen=10)for i in range(10):my_queue.append(i+1)print(my_queue)
在上面的程式碼中，我們首先初始化了我們的 deque，指定我們希望它始終保持最大的長度 10。其次，我們透過迴圈將值插入到佇列中。請注意，填充佇列的功能與使用常規 python 列表完全相同。最後，我們打印出結果。
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen=10)
因為我們的佇列有一個 maxlen=10，並且我們的迴圈添加了 10 個元素，所以我們的佇列包含從 1 到 10 的所有數字。現在讓我們看看當我們增加更多的數字時會發生什麼。
for i in range(10, 15):my_queue.append(i+1)print(my_queue)
上面的程式碼中，我們向佇列中添加了另外 5 個元素，即從 11 到 15 的數字。但是我們的佇列只有 maxlen=10，所以它必須刪除一些元素。由於佇列必須遵循 fifo 原則，因此它會刪除插入佇列的前 5 個元素，正是按照它們的插入順序：[1、2、3、4、5]。print 語句的結果如下：
deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen=10)
4.namedtuple
在 python 中建立常規元組時，其元素是通用的和未命名的。這迫使你記住每個元組元素的確切索引。namedtuple 就是這個問題的解決方案。
namedtuple（）返回一個元組，該元組中每個位置的名稱都是固定的，而 namedtuple 物件的名稱是通用的。要使用 namedtuple，首先為它建立一個模板。下面的程式碼建立一個名為「person」的 namedtuple 模板，該模板具有「name」、「age」和「job」引數。
from collections import namedtuplePerson = namedtuple("Person", "name age job")
建立模板後，可以使用它建立 namedtuple 物件。讓我們為 2 個 person 建立 2 個 namedtuple 並打印出他們的表示。
Person = namedtuple("Person", "name age job")Mike = Person(name="Mike", age=30, job="Data Scientist")Kate = Person(name="Kate", age=28, job="Project Manager")print(Mike)print(Kate)
上面的程式碼非常直截了當——我們用 namedtuple 模板的所有屬性初始化一個「person」。上面的列印語句將給出以下結果：
Person(name="Mike", age=30, job="Data Scientist")Person(name="Kate", age=28, job="Project Manager")
因此，namedtuples 允許更大的易用性、可讀性和更容易組織元組物件。
要了解 namedtuple 的更多功能，請檢視官方文件。
最後
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1.counter
counter 是 dictionary 物件的一個子類。collections 模組中的 counter（）函式接受 iterable，例如 list 或 tuple，並返回計數器字典。字典的鍵將是 iterable 的唯一元素，每個鍵的值將是 iterable 中元素的計數。
2.defaultdict
該函式的工作原理與普通的 python 字典完全相同，額外的好處是當你試圖訪問一個不存在的鍵時，它不會丟擲錯誤。
相反，它使用預設值初始化 key。預設值是根據建立 DefaultDict 物件時作為引數傳遞的資料型別自動設定的。
3.deque
佇列是計算機科學中遵循先進先出（fifo）原則的基本資料結構。簡單地說，這意味著新增到佇列中的第一個物件也必須是要刪除的第一個物件。我們只能在佇列前面插入內容，只能從後面刪除內容——佇列中間不能執行任何操作。collections 庫的 deque 實現了該功能的最佳化版本。該實現的一個關鍵特性是保持佇列大小，即如果將佇列的最大大小設定為 10，則 deque 將根據 fifo 原則新增和刪除元素，以保持最大大小為 10。這是目前為止 python 中佇列的最佳實現。
4.namedtuple
在 python 中建立常規元組時，其元素是通用的和未命名的。這迫使你記住每個元組元素的確切索引。namedtuple 就是這個問題的解決方案。
namedtuple（）返回一個元組，該元組中每個位置的名稱都是固定的，而 namedtuple 物件的名稱是通用的。要使用 namedtuple，首先為它建立一個模板。下面的程式碼建立一個名為「person」的 namedtuple 模板，該模板具有「name」、「age」和「job」引數。