【万字长文详解】Python库collections，让你击败99%的Pythoner
Python的collections庫實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。
為很多用其他方法很難實現的場景提供了解決方案。本文我們將會學習該模塊的抽象概念是如何產生的，日后處理不同問題的過程中遲早會用得到這些知識。
免責聲明：這篇文章是關于Python的一個相當高級的特性。如果你剛入門，建議先收藏，請等一等再學！
一、模塊概述
1、模塊作用
官方說法：collections模塊實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器dict ,list , set , 和tuple的替代選擇。
通俗說法：Python內置的數據類型和方法，collections模塊在這些內置類型的基礎提供了額外的高性能數據類型，比如基礎的字典是不支持順序的，collections模塊的OrderedDict類構建的字典可以支持順序，collections模塊的這些擴展的類用處非常大，熟練掌握該模塊，可以大大簡化Python代碼，提高Python代碼逼格和效率，高手入門必備。
2、模塊資料
關于該模塊，官方的參考資料寫的非常詳細，也很有價值，大家可以參考
中文文檔：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html#module-collections
英文文檔：https://docs.python.org/3/library/collections.html#module-collections
3、模塊子類
用collections.__all__查看所有的子類，一共包含9個
import collections print(collections.__all__) ['deque', 'defaultdict', 'namedtuple', 'UserDict', 'UserList', 'UserString', 'Counter', 'OrderedDict', 'ChainMap']這個模塊實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器dict , list , set , 和tuple 的替代選擇。
namedtuple() | 創建命名元組子類的工廠函數，生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple子類 |
deque | 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) |
ChainMap | 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖里面 |
Counter | 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 |
OrderedDict | 字典的子類，保存了他們被添加的順序，有序字典 |
defaultdict | 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 |
UserDict | 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 |
UserList | 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 |
UserString | 封裝了字符串對象，簡化了字符串子類化（中文版翻譯有誤） |
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二、計數器-Counter
1、基礎介紹
一個計數器工具提供快速和方便的計數，Counter是一個dict的子類，用于計數可哈希對象。它是一個集合，元素像字典鍵(key)一樣存儲，它們的計數存儲為值。計數可以是任何整數值，包括0和負數，Counter類有點像其他語言中的bags或multisets。簡單說，就是可以統計計數，來幾個例子看看就清楚了，比如
#計算top10的單詞 from collections import Counter import re text = 'remove an existing key one level down remove an existing key one level down' words = re.findall(r'\w+', text) Counter(words).most_common(10) [('remove',?2),('an',?2),('existing',?2),('key',?2),('one',?2)('level',?2),('down',?2)]? #計算列表中單詞的個數 cnt = Counter() for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:cnt[word] += 1 cnt Counter({'red':?2,?'blue':?3,?'green':?1}) 上述這樣計算有點嘛，下面的方法更簡單，直接計算就行 L = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'] Counter(L) Counter({'red':?2,?'blue':?3,?'green':?1} 元素從一個iterable 被計數或從其他的mapping (or counter)初始化： from?collections?import?Counter #字符串計數 Counter('gallahad') Counter({'g':?1,?'a':?3,?'l':?2,?'h':?1,?'d':?1}) #字典計數 Counter({'red': 4, 'blue': 2}) Counter({'red':?4,?'blue':?2}) #是個啥玩意計數 Counter(cats=4, dogs=8) Counter({'cats':?4,?'dogs':?8}) Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']) Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1計數器對象除了字典方法以外，還提供了三個其他的方法：
1、elements()
描述：返回一個迭代器，其中每個元素將重復出現計數值所指定次。元素會按首次出現的順序返回。如果一個元素的計數值小于1，elements()?將會忽略它。
語法：elements( ?)
參數：無
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] sorted(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=5) list(c.elements()) ['a',?'a',?'a',?'a',?'b',?'b',?'d',?'d',?'d',?'d',?'d']2、most_common()
返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現次數，按常見程度由高到低排序。如果 n 被省略或為None，most_common()?將返回計數器中的所有元素，計數值相等的元素按首次出現的順序排序，經常用來計算top詞頻的詞語。
Counter('abracadabra').most_common(3) [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)] Counter('abracadabra').most_common(5) [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2), ('c', 1), ('d', 1)]3、subtract()
從迭代對象或映射對象減去元素。像dict.update()?但是是減去，而不是替換。輸入和輸出都可以是0或者負數。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4) c.subtract(d) c Counter({'a':?3,?'b':?0,?'c':?-3,?'d':?-6}) #減去一個abcd str0 = Counter('aabbccdde') str0 Counter({'a':?2,?'b':?2,?'c':?2,?'d':?2,?'e':?1}) str0.subtract('abcd') str0 Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1, 'e': 1}4、字典方法
通常字典方法都可用于Counter對象，除了有兩個方法工作方式與字典并不相同。
fromkeys(iterable)
這個類方法沒有在Counter中實現。
update([iterable-or-mapping])
從迭代對象計數元素或者從另一個映射對象?(或計數器) 添加。像 dict.update()?但是是加上，而不是替換。另外，迭代對象應該是序列元素，而不是一個?(key, value)?對。
sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements set(c) # convert to a set dict(c) # convert to a regular dictionary c.items() # convert to a list of (elem, cnt) pairs Counter(dict(list_of_pairs)) # convert from a list of (elem, cnt) pairs c.most_common()[:-n-1:-1] # n least common elements +c # remove zero and negative counts5、數學操作
這個功能非常強大，提供了幾個數學操作，可以結合 Counter 對象，以生產 multisets (計數器中大于0的元素）。加和減，結合計數器，通過加上或者減去元素的相應計數。交集和并集返回相應計數的最小或最大值。每種操作都可以接受帶符號的計數，但是輸出會忽略掉結果為零或者小于零的計數。
c = Counter(a=3, b=1) d = Counter(a=1, b=2) c + d # add two counters together: c[x] + d[x] Counter({'a': 4, 'b': 3}) c - d # subtract (keeping only positive counts) Counter({'a': 2}) c & d # interp: min(c[x], d[x]) Counter({'a': 1, 'b': 1}) c | d # union: max(c[x], d[x]) Counter({'a': 3, 'b': 2})單目加和減（一元操作符）意思是從空計數器加或者減去。
寫一個計算文本相似的算法，加權相似
三、雙向隊列-deque
雙端隊列，可以快速的從另外一側追加和推出對象,deque是一個雙向鏈表，針對list連續的數據結構插入和刪除進行優化。它提供了兩端都可以操作的序列，這表示在序列的前后你都可以執行添加或刪除操作。雙向隊列(deque)對象支持以下方法：
1、append()
添加 x 到右端。
d = deque('ghi') d.append('j') d deque(['g', 'h', 'i', 'j'])2、appendleft()
添加 x 到左端。
d.appendleft('f') d deque(['f', 'g', 'h', 'i', 'j'])3、clear()
移除所有元素，使其長度為0.
d = deque('ghi') d.clear() d deque([])4、copy()
創建一份淺拷貝。
d = deque('xiaoweuge') y = d.copy() print(y) deque(['x', 'i', 'a', 'o', 'w', 'e', 'u', 'g', 'e'])5、count()
計算 deque 中元素等于?x?的個數。
d = deque('xiaoweuge-shuai') d.count('a') 26、extend()
擴展deque的右側，通過添加iterable參數中的元素。
a = deque('abc') b = deque('cd') a.extend(b) a deque(['a',?'b',?'c',?'c',?'d']) 與append 的區別 a = deque('abc') b = deque('cd') a.append(b) deque(['a', 'b', 'c', deque(['c', 'd'])])7、extendleft()
擴展deque的左側，通過添加iterable參數中的元素。注意，左添加時，在結果中iterable參數中的順序將被反過來添加。
a = deque('abc') b = deque('cd') a.extendleft(b) a deque(['d', 'c', 'a', 'b', 'c'])8、index()
返回 x 在 deque 中的位置（在索引 start 之后，索引 stop 之前）。返回第一個匹配項，如果未找到則引發 ValueError。
3.5 新版功能.
d = deque('xiaoweuge') d.index('w') 49、insert()
在位置 i 插入 x 。
如果插入會導致一個限長 deque 超出長度 maxlen 的話，就引發一個 IndexError。
a = deque('abc') a.insert(1,'X') deque(['a', 'X', 'b', 'c'])10、pop()
移去并且返回一個元素，deque 最右側的那一個。如果沒有元素的話，就引發一個
IndexError。 d.pop() 'j'11、popleft()
移去并且返回一個元素，deque 最左側的那一個。如果沒有元素的話，就引發 IndexError。
d.popleft() 'f'12、remove(value)
移除找到的第一個 value。如果沒有的話就引發 ValueError。 a = deque('abca') a.remove('a') a deque(['b', 'c', 'a'])13、reverse()
將deque逆序排列。返回 None 。
#逆序排列 d = deque('ghi') # 創建一個deque list(reversed(d)) ['i', 'h', 'g']deque(reversed(d)) deque(['i', 'h', 'g'])14、rotate(n=1)
向右循環移動 n 步。如果 n 是負數，就向左循環。
如果deque不是空的，向右循環移動一步就等價于 d.appendleft(d.pop())?， 向左循環一步就等價于 d.append(d.popleft())?。
# 向右邊擠一擠 d = deque('ghijkl') d.rotate(1) d deque(['l',?'g',?'h',?'i',?'j',?'k']) # 向左邊擠一擠 d.rotate(-1) d deque(['g',?'h',?'i',?'j',?'k',?'l']) #看一個更明顯的 x = deque('12345') x deque(['1', '2', '3', '4', '5']) x.rotate() x deque(['5',?'1',?'2',?'3',?'4']) d?=?deque(['12','av','cd']) d.rotate(1) deque(['cd', '12', 'av']15、maxlen
Deque的最大尺寸，如果沒有限定的話就是 None 。
from collections import deque d=deque(maxlen=10) for i in range(20):d.append(i) d deque([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])除了以上操作，deque還支持迭代、封存、len(d)、reversed(d)、copy.deepcopy(d)、copy.copy(d)、成員檢測運算符 in 以及下標引用例如通過 d[0]?訪問首個元素等。索引訪問在兩端的復雜度均為 O(1) 但在中間則會低至 O(n)。如需快速隨機訪問，請改用列表。
Deque從版本3.5開始支持?__add__(), __mul__(), 和?__imul__()?。
from collections import deque d?=?deque('ghi')?????????????????#?創建一個deque for elem in d:print(elem.upper()) G H I #從右邊添加一個元素 d.append('j') d deque(['g',?'h',?'i',?'j']) #從左邊添加一個元素 d.appendleft('f') d deque(['f',?'g',?'h',?'i',?'j']) #右邊刪除 d.pop() 'j' #左邊邊刪除 d.popleft() 'f' #看看還剩下啥 list(d) # ['g', 'h', 'i'] #成員檢測 'h' in d True #添加多個元素 d.extend('jkl') d deque(['g',?'h',?'i',?'j',?'k',?'l']) d.clear() # empty the deque d.pop() # cannot pop from an empty deque Traceback (most recent call last):File "<pyshell#6>", line 1, in -toplevel-d.pop() IndexError:?pop?from?an?empty?deque d.extendleft('abc') # extendleft() reverses the input order d deque(['c', 'b', 'a'])四、有序字典-OrderedDict?
有序詞典就像常規詞典一樣，但有一些與排序操作相關的額外功能,popitem()?方法有不同的簽名。它接受一個可選參數來指定彈出哪個元素。move_to_end()?方法，可以有效地將元素移動到任一端。
有序詞典就像常規詞典一樣，但有一些與排序操作相關的額外功能。由于內置的 dict 類獲得了記住插入順序的能力（在 Python 3.7 中保證了這種新行為），它們變得不那么重要了。
一些與 dict 的不同仍然存在：
常規的 dict 被設計為非常擅長映射操作。跟蹤插入順序是次要的。
OrderedDict 旨在擅長重新排序操作。空間效率、迭代速度和更新操作的性能是次要的。
算法上， OrderedDict 可以比 dict 更好地處理頻繁的重新排序操作。這使其適用于跟蹤最近的訪問（例如在?LRU cache?中）。
對于 OrderedDict ，相等操作檢查匹配順序。
OrderedDict 類的 popitem()?方法有不同的簽名。它接受一個可選參數來指定彈出哪個元素。
OrderedDict 類有一個 move_to_end()?方法，可以有效地將元素移動到任一端。
Python 3.8之前， dict 缺少?__reversed__()?方法。
?
傳統字典方法 | OrderedDict方法 | 差異 |
?clear | ?clear | |
?copy | ?copy | |
?fromkeys | ?fromkeys | |
?get | ?get | |
?items | ?items | |
?keys | ?keys | |
?pop | ?pop | |
?popitem | ?popitem | OrderedDict ? 類的 popitem() 方法有不同的簽名。它接受一個可選參數來指定彈出哪個元素。 |
?setdefault | ?setdefault | |
?update | ?update | |
?values | ?values | |
?move_to_end | 可以有效地將元素移動到任一端。 |
1、popitem
語法：popitem(last=True)
功能：有序字典的 popitem()?方法移除并返回一個 (key, value) 鍵值對。如果 last 值為真，則按 LIFO 后進先出的順序返回鍵值對，否則就按 FIFO 先進先出的順序返回鍵值對。
?from?collections?import?OrderedDict d = OrderedDict.fromkeys('abcde') d.popitem()('e', None) d OrderedDict([('a', None), ('b', None), ('c', None), ('d', None)]) #last=False時，彈出第一個 d = OrderedDict.fromkeys('abcde') ''.join(d.keys()) 'abcde' d.popitem(last=False) ''.join(d.keys()) 'bcde'2、move_to_end
from collections import OrderedDict d = OrderedDict.fromkeys('abcde') d.move_to_end('b') ''.join(d.keys()) 'acdeb' d OrderedDict([('a',?None),?('c',?None),?('d',?None),?('e',?None),?('b',?None)]) d.move_to_end('b', last=False) ''.join(d.keys()) 'bacde'3、reversed()
相對于通常的映射方法，有序字典還另外提供了逆序迭代的支持，通過reversed()?。
d = OrderedDict.fromkeys('abcde') list(reversed(d))['e', 'd', 'c', 'b', 'a']五、可命名元組-namedtuple
生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple子類，命名元組賦予每個位置一個含義，提供可讀性和自文檔性。它們可以用于任何普通元組，并添加了通過名字獲取值的能力，通過索引值也是可以的。
1、參數介紹
namedtuple(typename,field_names,*,verbose=False, rename=False,?module=None)
1）typename：該參數指定所創建的tuple子類的類名，相當于用戶定義了一個新類。
2）field_names：該參數是一個字符串序列，如?['x'，'y']。此外，field_names 也可直接使用單個字符串代表所有字段名，多個字段名用空格、逗號隔開，如?'x y'?或?'x,y'。任何有效的?Python?標識符都可作為字段名（不能以下畫線開頭）。有效的標識符可由字母、數字、下畫線組成，但不能以數字、下面線開頭，也不能是關鍵字（如 return、global、pass、raise 等）。
3）rename：如果將該參數設為 True，那么無效的字段名將會被自動替換為位置名。例如指定?['abc','def','ghi','abc']，它將會被替換為?['abc', '_1','ghi','_3']，這是因為 def 字段名是關鍵字，而 abc 字段名重復了。
4）verbose：如果該參數被設為 True，那么當該子類被創建后，該類定義就被立即打印出來。
5）module：如果設置了該參數，那么該類將位于該模塊下，因此該自定義類的?__module__?屬性將被設為該參數值。
?
2、應用案例
1）水族箱案例
Python元組是一個不可變的，或不可改變的，有序的元素序列。元組經常用來表示縱列數據;例如，一個CSV文件中的行數或一個SQL數據庫中的行數。一個水族箱可以用一系列元組來記錄它的魚類的庫存。
一個單獨的魚類元組:
這個元組由三個字符串元素組成。
雖然在某些方面很有用，但是這個元組并沒有清楚地指明它的每個字段代表什么。實際上，元素0是一個名稱，元素1是一個物種，元素2是一個飼養箱。
魚類元組字段說明:
這個表清楚地表明，該元組的三個元素都有明確的含義。
來自collections模塊的namedtuple允許你向一個元組的每個元素添加顯式名稱，以便在你的Python程序中明確這些元素的含義。
讓我們使用namedtuple來生成一個類，從而明確地命名魚類元組的每個元素:
from collections import namedtuple可以讓你的Python程序訪問namedtuple工廠函數。namedtuple()函數調用會返回一個綁定到名稱Fish的類。namedtuple()函數有兩個參數:我們的新類“Fish”的期望名稱和命名元素["name"、"species”、“tank"]的一個列表。
我們可以使用Fish類來表示前面的魚類元組:
如果我們運行這段代碼，我們將看到以下輸出:
sammy是使用Fish類進行實例化的。sammy是一個具有三個明確命名元素的元組。
sammy的字段可以通過它們的名稱或者一個傳統的元組索引來訪問:
如果我們運行這兩個print調用，我們將看到以下輸出:
訪問.species會返回與使用[1]訪問sammy的第二個元素相同的值。
使用collections模塊中的namedtuple可以在維護元組(即它們是不可變的、有序的)的重要屬性的同時使你的程序更具可讀性。
此外，namedtuple工廠函數還會向Fish實例添加幾個額外的方法。
使用._asdict()將一個實例轉換為字典:
如果我們運行print，你會看到如下輸出:
在sammy上調用.asdict()將返回一個字典，該字典會將三個字段名稱分別映射到它們對應的值。
大于3.8的Python版本輸出這一行的方式可能略有不同。例如，你可能會看到一個OrderedDict，而不是這里顯示的普通字典。
2）加法器案例
from collections import namedtuple # 定義命名元組類：Point Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) # 初始化Point對象，即可用位置參數，也可用命名參數 p = Point(11, y=22) # 像普通元組一樣用根據索引訪問元素 print(p[0] + p[1]) 33 #執行元組解包，按元素的位置解包 a, b = p print(a, b) 11, 22 #根據字段名訪問各元素 print(p.x + p.y) 33 print(p) Point(x=11, y=22)3、三個方法
備注: 在Python中，帶有前導下劃線的方法通常被認為是“私有的”。但是，namedtuple提供的其他方法(如._asdict()、._make()、._replace()等)是公開的。
除了繼承元組的方法，命名元組還支持三個額外的方法和兩個屬性。為了防止字段名沖突，方法和屬性以下劃線開始。
_make(iterable)
類方法從存在的序列或迭代實例創建一個新實例。
t = [14, 55] Point._make(t)_asdict()
返回一個新的 dict ，它將字段名稱映射到它們對應的值：
p = Point(x=11, y=22) p._asdict() OrderedDict([('x', 11), ('y', 22)])_replace(**kwargs)
返回一個新的命名元組實例，并將指定域替換為新的值
p = Point(x=11, y=22) p._replace(x=33) Point(x=33, y=22)4、兩個屬性
_fields
字符串元組列出了字段名。用于提醒和從現有元組創建一個新的命名元組類型。
p._fields # view the field names ('x', 'y') Color = namedtuple('Color', 'red green blue') Pixel = namedtuple('Pixel', Point._fields + Color._fields) Pixel(11, 22, 128, 255, 0) Pixel(x=11, y=22, red=128, green=255, blue=0)_field_defaults
字典將字段名稱映射到默認值。
Account = namedtuple('Account', ['type', 'balance'], defaults=[0]) Account._field_defaults {'balance': 0} Account('premium') Account(type='premium', balance=0)5、其他函數
getattr()
要獲取這個名字域的值，使用?getattr()?函數 :
getattr(p, 'x') 11轉換一個字典到命名元組，使用 ** 兩星操作符
因為一個命名元組是一個正常的Python類，它可以很容易的通過子類更改功能。這里是如何添加一個計算域和定寬輸出打印格式:
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六、默認字典-defaultdict
在Python字典中收集數據通常是很有用的。
在字典中獲取一個 key 有兩種方法, 第一種 get , 第二種 通過 [] 獲取.
使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個默認值，就可以用defaultdict。
當我使用普通的字典時，用法一般是dict={},添加元素的只需要dict[element] =value即，調用的時候也是如此，dict[element] = xxx,但前提是element字典里，如果不在字典里就會報錯
這時defaultdict就能排上用場了，defaultdict的作用是在于，當字典里的key不存在但被查找時，返回的不是keyError而是一個默認值，這個默認值是什么呢，下面會說
1、基礎介紹
defaultdict([default_factory[,?...]])
返回一個新的類似字典的對象。defaultdict是內置dict類的子類。它重載了一個方法并添加了一個可寫的實例變量。其余的功能與dict類相同，此處不再重復說明。
本對象包含一個名為default_factory的屬性，構造時，第一個參數用于為該屬性提供初始值，默認為?None。所有其他參數（包括關鍵字參數）都相當于傳遞給 dict 的構造函數。
defaultdict?對象除了支持標準?dict?的操作，還支持以下方法作為擴展：
__missing__(key)
如果 default_factory 屬性為 None，則調用本方法會拋出 KeyError 異常，附帶參數 key。
如果?default_factory?不為?None，則它會被（不帶參數地）調用來為?key?提供一個默認值，這個值和?key?作為一對鍵值對被插入到字典中，并作為本方法的返回值返回。
如果調用 default_factory 時拋出了異常，這個異常會原封不動地向外層傳遞。
在無法找到所需鍵值時，本方法會被 dict 中的?__getitem__()?方法調用。無論本方法返回了值還是拋出了異常，都會被?__getitem__()?傳遞。
注意，__missing__()?不會?被?__getitem__()?以外的其他方法調用。意味著 get()?會像正常的 dict 那樣返回 None，而不是使用 default_factory。
2、示例介紹
使用?list?作為?default_factory，很輕松地將（鍵-值對組成的）序列轉換為（鍵-列表組成的）字典
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d = defaultdict(list) for k, v in s:d[k].append(v) sorted(d.items()) [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]當每個鍵第一次遇見時，它還沒有在字典里面，所以自動創建該條目，即調用default_factory方法，返回一個空的 list。list.append()?操作添加值到這個新的列表里。當再次存取該鍵時，就正常操作，list.append()?添加另一個值到列表中。這個計數比它的等價方法dict.setdefault()要快速和簡單：
設置 default_factory為int，使defaultdict用于計數（類似其他語言中的 bag或multiset）：
defaultdict絕不會引發一個KeyError。如果一個鍵不存在，defaultdict會插入并返回一個占位符值來代替:
如果我們運行這段代碼，我們將看到如下輸出:
defaultdict會插入并返回一個占位符值，而不是引發一個KeyError。在本例中，我們將占位符值指定為一個列表。
相比之下，常規字典會在缺失的鍵上引發一個KeyError:
如果我們運行這段代碼，我們將看到如下輸出:
當我們試圖訪問一個不存在的鍵時，常規字典my_regular_dict會引發一個KeyError。
defaultdict的行為與常規字典不同。defaultdict會不帶任何參數調用占位符值來創建一個新對象，而不是在缺失的鍵上引發一個KeyError。在本例中，是調用list()創建一個空列表。
繼續我們虛構的水族箱示例，假設我們有一個表示水族箱清單的魚類元組列表:
?
水族箱中有三種魚——它們的名字、種類和飼養箱在這三個元組中都有指出。
我們的目標是按飼養箱組織我們的清單—我們想知道每個飼養箱中存在的魚的列表。換句話說，我們需要一個能將“tank-a”映射到["Jamie", "Mary"] ，并且將“tank-b”映射到["Jamie"]的字典。
我們可以使用defaultdict來按飼養箱對魚進行分組:
運行這段代碼，我們將看到以下輸出:
fish_names_by_tank被聲明為一個defaultdict，它默認會插入list()而不是引發一個KeyError。由于這保證了fish_names_by_tank中的每個鍵都將指向一個list，所以我們可以自由地調用.append()來將名稱添加到每個飼養箱的列表中。
這里，defaultdict幫助你減少了出現未預期的KeyErrors的機會。減少未預期的KeyErrors意味著你可以用更少的行更清晰地編寫你的程序。更具體地說，defaultdict習慣用法讓你避免了手動地為每個飼養箱實例化一個空列表。
如果沒有 defaultdict, for循環體可能看起來更像這樣:
使用常規字典(而不是defaultdict)意味著for循環體總是必須檢查fish_names_by_tank中給定的tank是否存在。只有在驗證了fish_names_by_tank中已經存在tank，或者已經使用一個[]初始化了tank之后，我們才可以添加魚類名稱。
在填充字典時，defaultdict可以幫助我們減少樣板代碼，因為它從不引發KeyError。
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七、映射鏈-ChainMap
1、ChainMap是什么
ChainMap最基本的使用，可以用來合并兩個或者更多個字典，當查詢的時候，從前往后依次查詢。
ChainMap：將多個字典視為一個，解鎖Python超能力。
ChainMap是由Python標準庫提供的一種數據結構，允許你將多個字典視為一個。換句話說:ChainMap是一個基于多dict的可更新的視圖，它的行為就像一個普通的dict。
ChainMap類用于快速鏈接多個映射，以便將它們視為一個單元。它通常比創建新字典和多次調用update()快得多。
你以前可能從來沒有聽說過ChainMap，你可能會認為ChainMap的使用情況是非常特定的。坦率地說，你是對的。
我知道的用例包括：
通過多個字典搜索
提供鏈缺省值
經常計算字典子集的性能關鍵的應用程序
2、特性
1）找到一個就不找了：這個列表是按照第一次搜索到最后一次搜索的順序組織的，搜索查詢底層映射，直到一個鍵被找到。
2）更新原始映射：不同的是，寫，更新和刪除只操作第一個映射。
3）支持所有常用字典方法。
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簡而言之ChainMap：將多個字典視為一個，解鎖Python超能力。
Python標準庫中的集合模塊包含許多為性能而設計的實用的數據結構。著名的包括命名元組或計數器。
今天，通過實例，我們來看看鮮為人知的ChainMap。通過瀏覽具體的示例，我希望給你一個提示，關于在更高級的Python工作中使用ChainMap將如何從中受益。
3、應用案例-基礎案例
from collections import ChainMap baseline = {'music': 'bach', 'art': 'rembrandt'} adjustments = {'art': 'van gogh', 'opera': 'carmen'} ChainMap(adjustments, baseline) ChainMap({'art': 'van gogh', 'opera': 'carmen'}, {'music': 'bach', 'art': 'rembrandt'}) list(ChainMap(adjustments, baseline)) ['music', 'art', 'opera'] #存在重復元素時，也不會去重 dcic1 = {'label1': '11', 'label2': '22'} dcic2 = {'label2': '22', 'label3': '33'} dcic3 = {'label4': '44', 'label5': '55'} last = ChainMap(dcic1, dcic2,dcic3) last ChainMap({'label1': '11', 'label2': '22'}, {'label2': '22', 'label3': '33'}, {'label4': '44', 'label5': '55'})new_child()方法
用法：new_child(m=None)
返回一個新的ChainMap類，包含了一個新映射(map)，后面跟隨當前實例的全部映射map。如果m被指定，它就成為不同新的實例，就是在所有映射前加上 m，如果沒有指定，就加上一個空字典，這樣的話一個 d.new_child()?調用等價于ChainMap({}, *d.maps)?。這個方法用于創建子上下文，不改變任何父映射的值。
last.new_child(m={'key_new':888}) ChainMap({'key_new': 888}, {'label1': '11', 'label2': '22'}, {'label2': '22','label3': '33'}, {'label4': '44', 'label5': '55'})parents屬性
屬性返回一個新的ChainMap包含所有的當前實例的映射，除了第一個。這樣可以在搜索的時候跳過第一個映射。使用的場景類似在?nested scopes?嵌套作用域中使用nonlocal關鍵詞。用例也可以類比內建函數super()?。一個d.parents 的引用等價于ChainMap(*d.maps[1:])?。
last.parents ChainMap({'label2': '22', 'label3': '33'}, {'label4': '44', 'label5': '55'})4、應用案例-購物清單
作為使用ChainMap的第一個例子，讓我們考慮一張購物清單。我們的清單可能包含玩具，電腦，甚至衣服。所有這些條目都有價格，所以我們將把我們的條目存儲在名稱價格映射中。
toys = {'Blocks':30,'Monopoly':20} computers = {'iMac':1000,'Chromebook':1000,'PC':400} clothing = {'Jeans':40,'T-shirt':10}現在我們可以使用ChainMap在這些不同的集合上建立一個單一的視圖：
這使得我們可以查詢清單，就像它是一個單一的字典：
正如官方文檔所述，ChainMap支持所有常用的字典方法。我們可以使用.get()來搜索可能不存在的條目，或者使用 .pop()刪除條目。
如果我們現在把玩具添加到toys字典里，它也將在清單中可用。這是ChainMap的可更新的方面。
toys['Nintendo'] = 20 inventory['Nintendo'] 20Oh和ChainMap有一個恰當的字符串表示形式：
一個很好的特點是，在我們的例子中，toys, computers和clothing都是在相同的上下文中（解釋器），它們可以來自完全不同的模塊或包。這是因為ChainMap通過引用存儲底層字典。
第一個例子是使用ChainMap一次搜索多個字典。
事實上，當構建ChainMap時，我們所做的就是有效地構建一系列字典。當查找清單中的一個項時，toys首先被查找，然后是computers，最后是clothing。
ChainMap真的只是一個映射鏈！
實際上，ChainMap的另一個任務是維護鏈的默認值。
我們將以一個命令行應用程序的例子來說明這是什么意思。
5、應用案例-CLI配置
讓我們面對現實，管理命令行應用程序的配置可能是困難的。配置來自多個源：命令行參數、環境變量、本地文件等。
我們通常實施優先級的概念：如果A和B都定義參數P，A的P值將被使用，因為它的優先級高于B。
例如，如果傳遞了命令行參數，我們可能希望在環境變量上使用命令行參數。如何輕松地管理配置源的優先級？
一個答案是將所有配置源存儲在ChainMap中。
因為ChainMap中的查找是按順序連續地對每個底層映射執行的（按照他們傳給構造函數的順序），所以我們可以很容易地實現我們尋找的優先級。
下面是一個簡單的命令行應用程序。調試參數從命令行參數、環境變量或硬編碼默認值中提取：
在執行腳本時，我們可以檢查是否首先在命令行參數中查找debug，然后是環境變量，最后是默認值：
這樣看上去就非常整潔，對吧？
6、我為什么關心？
坦率地說，ChainMap是那些你可以忽略的Python特性之一。
還有其他ChainMap的替代方案。例如，使用更新循環—例如創建一個dict并用字典update()它—可能奏效。但是，這只有在您不需要跟蹤項目的起源時才有效，就像我們的多源CLI配置示例中的情況一樣。但是，當你知道ChainMap存在的時候，ChainMap可以讓你更輕松，你的代碼更優雅。
7、總結
總而言之，我們一起看了ChainMap是什么，一些具體的使用示例，以及如何在現實生活中，性能關鍵的應用程序中使用ChainMap。如果您想了解更多關于Python的高性能數據容器的信息，請務必從Python的標準庫中collections模塊中查看其他出色類和函數。
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八、UserDict
UserDict類是用作字典對象的外包裝。對這個類的需求已部分由直接創建dict的子類的功能所替代；不過這個類處理起來更容易，因為底層的字典可以作為屬性來訪問。
模擬一個字典類。這個實例的內容保存為一個正常字典，可以通過UserDict實例的data屬性存取。如果提供了initialdata 值， data 就被初始化為它的內容，注意一個 initialdata 的引用不會被保留作為其他用途。
UserDict 實例提供了以下屬性作為擴展方法和操作的支持:data一個真實的字典，用于保存 UserDict 類的內容。
九、UserList
這個類封裝了列表對象。它是一個有用的基礎類，對于你想自定義的類似列表的類，可以繼承和覆蓋現有的方法，也可以添加新的方法。這樣我們可以對列表添加新的行為。
對這個類的需求已部分由直接創建 list 的子類的功能所替代；不過，這個類處理起來更容易，因為底層的列表可以作為屬性來訪問。
模擬一個列表。這個實例的內容被保存為一個正常列表，通過 UserList 的 data 屬性存取。實例內容被初始化為一個 list 的copy，默認為?[]?空列表。list可以是迭代對象，比如一個Python列表，或者一個UserList 對象。
UserList?提供了以下屬性作為可變序列的方法和操作的擴展:data
一個 list 對象用于存儲 UserList 的內容。
子類化的要求: UserList 的子類需要提供一個構造器，可以無參數調用，或者一個參數調用。返回一個新序列的列表操作需要創建一個實現類的實例。它假定了構造器可以以一個參數進行調用，這個參數是一個序列對象，作為數據源。
如果一個分離的類不希望依照這個需求，所有的特殊方法就必須重寫；請參照源代碼進行修改。
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十、UserString
UserString類是用作字符串對象的外包裝。對這個類的需求已部分由直接創建str的子類的功能所替代，不過這個類處理起來更容易，因為底層的字符串可以作為屬性來訪問。
模擬一個字符串對象。這個實例對象的內容保存為一個正常字符串，通過UserString的data屬性存取。實例內容初始化設置為seq的copy。seq 參數可以是任何可通過內建str()函數轉換為字符串的對象。
UserString 提供了以下屬性作為字符串方法和操作的額外支持：data一個真正的str對象用來存放 UserString 類的內容。
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