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Python中的collections模块是什么 collections模块提供了哪些常用数据结构

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发布： 2025-06-28 17:28:01

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collections模块提供了高效的专业数据结构适用于特定场景。1.counter用于数据统计，如元素计数；2.defaultdict为字典提供默认值避免keyerror；3.deque实现高效的双端队列操作；4.namedtuple增强元组的可读性；5.ordereddict保持字典键的插入顺序。这些结构在数据统计分析、缓存实现、任务调度、数据结构设计及配置管理中尤为有用。选择时应根据具体需求如计数、默认值处理、两端操作效率、可读性和顺序保持等进行判断。

Python中的collections模块是什么 collections模块提供了哪些常用数据结构

Python的collections模块，简单来说，就是一个扩展的容器数据类型模块。它在Python内建的dict、list、set和tuple的基础上，提供了更加专业、高效的数据结构，解决特定场景下的问题。你可能觉得用处不大，但一旦遇到合适的场景，它能让你少写很多代码，而且性能往往更好。

Counter、defaultdict、deque、namedtuple、OrderedDict，这些都是collections模块里的宝贝。

Counter：统计利器，快速计数

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如果让你统计一个列表中每个元素出现的次数，你会怎么做？传统的做法可能要用一个字典，循环遍历列表，判断元素是否在字典中，不在就添加，在就计数加一。代码不少，而且效率也不一定高。

from collections import Counter

my_list = ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'b']
element_counts = Counter(my_list)
print(element_counts) # 输出：Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

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一行代码搞定！ Counter 会自动统计列表中每个元素的出现次数，并返回一个类似字典的对象，其中键是元素，值是计数。而且，它还提供了一些方便的方法，比如 most_common() 可以返回出现次数最多的元素。

defaultdict：字典的默认值救星

字典的一个常见问题是，当你尝试访问一个不存在的键时，会抛出 KeyError 异常。为了避免这种情况，你可能需要先判断键是否存在，或者使用 try-except 语句。defaultdict 可以帮你优雅地解决这个问题。

from collections import defaultdict

# 使用 list 作为默认工厂
my_dict = defaultdict(list)
my_dict['a'].append(1)
my_dict['b'].append(2)
my_dict['a'].append(3)
print(my_dict) # 输出：defaultdict(<class 'list'>, {'a': [1, 3], 'b': [2]})

# 访问不存在的键，不会抛出 KeyError，而是返回一个空列表
print(my_dict['c']) # 输出：[]

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defaultdict 接受一个函数作为参数，这个函数被称为默认工厂。当访问一个不存在的键时，defaultdict 会自动调用这个工厂函数，生成一个默认值，并将其赋值给这个键。上面的例子中，我们使用 list 作为默认工厂，所以当访问不存在的键时，会返回一个空列表。

deque：高效的双端队列

deque (double-ended queue) 是一种双端队列，可以在队列的两端高效地添加和删除元素。相比于Python内置的 list，deque 在两端操作的性能更好，因为 list 在头部插入或删除元素时，需要移动后面的所有元素。

from collections import deque

my_deque = deque([1, 2, 3])
my_deque.append(4) # 在尾部添加元素
my_deque.appendleft(0) # 在头部添加元素
print(my_deque) # 输出：deque([0, 1, 2, 3, 4])

my_deque.pop() # 从尾部删除元素
my_deque.popleft() # 从头部删除元素
print(my_deque) # 输出：deque([1, 2, 3])

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deque 特别适合用于实现队列和栈等数据结构，以及需要频繁在两端操作的场景。

namedtuple：让元组更具可读性

元组是一种不可变的序列，通常用于存储一组相关的数据。但是，元组的元素只能通过索引访问，这使得代码的可读性较差。namedtuple 可以让你给元组的每个元素命名，从而提高代码的可读性。

from collections import namedtuple

# 定义一个 namedtuple 类型 Point
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])

# 创建一个 Point 对象
p = Point(10, 20)

# 通过属性名访问元素
print(p.x) # 输出：10
print(p.y) # 输出：20

# 仍然可以通过索引访问元素
print(p[0]) # 输出：10
print(p[1]) # 输出：20

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namedtuple 实际上是一个类，它继承自 tuple。你可以像访问类的属性一样访问元组的元素，这使得代码更加清晰易懂。

OrderedDict：记住插入顺序的字典

Python 3.7+ 的字典已经默认保持插入顺序了，但在之前的版本中，字典是无序的。如果你需要在旧版本中使用有序字典，或者需要明确地保证字典的插入顺序，可以使用 OrderedDict。

from collections import OrderedDict

my_dict = OrderedDict()
my_dict['a'] = 1
my_dict['b'] = 2
my_dict['c'] = 3

for key, value in my_dict.items():
    print(key, value) # 输出：a 1  b 2  c 3

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OrderedDict 会记住键的插入顺序，并按照这个顺序迭代字典的元素。

collections模块中的数据结构在哪些场景下特别有用？

数据统计和分析： Counter 非常适合用于统计各种数据的出现次数，例如单词计数、用户行为分析等。
缓存： OrderedDict 可以用于实现 LRU (Least Recently Used) 缓存，当缓存达到最大容量时，可以删除最久未使用的元素。
任务调度： deque 可以用于实现任务队列，可以高效地添加和删除任务。
数据结构设计： deque 可以用于实现栈、队列等基本数据结构。namedtuple 可以用于定义简单的数据结构，提高代码的可读性。
配置管理： namedtuple 可以用于存储配置信息，例如数据库连接信息、API 密钥等。

如何选择合适的数据结构？

选择合适的数据结构取决于具体的应用场景和需求。