深入探索 collections 库的 4 个宝藏数据结构

队列：一个两端都可以操作的队列
collections 库中有一个非常重要的数据结构，名为 deque（双端队列），它允许在队列的头部或尾部添加或删除元素。在需要快速访问列表或队列中第一个或最后一个元素的情况下，deque 非常有用。

在任务队列或缓冲区的情况下，deque 的性能会优于传统的列表。deque 还提供了诸如 append(), appendleft(), pop() 和 popleft() 等方法，可以高效地从两端添加或删除元素。

字典：一个带有默认值的字典

collections 库中的另一个非常有用的数据结构是 defaultdict。defaultdict 与普通字典类似，但有一个关键的区别：当访问一个不存在的键时，defaultdict 会自动创建一个新的值并将其插入字典中。这消除了检查键是否存在然后才创建它的需要。

defaultdict 在各种情况下非常有用，例如：

• 初始化所有键都具有相同默认值的字典。
• 在字典中统计值的数量。
• 从数据库或 API 中获取数据并将其存储在字典中，即使某些键可能不存在。

有序字典：一个按插入顺序存储键值对的字典

OrderedDict 是 collections 库中另一个非常有用的数据结构。它与普通字典非常相似，但它以插入顺序存储键值对。这意味着使用 OrderedDict 时，可以保证键值对按照插入顺序进行迭代。

OrderedDict 在需要维护插入顺序的各种情况下非常有用，例如：

• 在日志记录中存储事件。
• 跟踪最近使用的项目。
• 在用户界面中显示数据。

计数器：一个用于统计元素数量的数据结构

collections 库中的最后一个非常有用的数据结构是 Counter。Counter 是一个子类，它允许以字典的方式存储和统计元素的数量。Counter 提供了许多有用的方法，例如 most_common() 和 subtract(), 使得统计元素的数量变得非常容易。

Counter 在各种情况下非常有用，例如：

• 统计文本中的单词数量。
• 计算列表中元素的频率。
• 比较两个列表中元素的差异。

总结

collections 库是 Python 标准库的一部分，提供了许多高级数据结构，这些数据结构比 Python 自带的基础数据结构更加灵活和强大。在本文中，我们讨论了 collections 库中最常用的 4 个数据结构：deque、defaultdict、OrderedDict 和 Counter。我们讨论了它们的特性、用例以及如何有效地使用它们来解决各种编程问题。