一.collections模块
Python拥有一些内置的数据类型，比如str, int, list, tuple, dict等， collections模块在这些内置数据类型的基础上，提供了几个额外的数据类型：
- namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类
- deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
- Counter: 计数器，主要用来计数
- OrderedDict: 有序字典
defaultdict: 带有默认值的字典
# collections 模块 python 中的扩展数据类型# collections 模块 建立在 dict list set tuple 基础之上# 计数器（counter）# 有序字典（orderedDict）# 默认字典（defaultdict）# 可命名元组（namedtuple）# 双向队列（deque）
# collections 模块 python 中的扩展数据类型# collections 模块 建立在 dict list set tuple 基础之上# 计数器（counter）# 有序字典（orderedDict）# 默认字典（defaultdict）# 可命名元组（namedtuple）# 双向队列（deque）from collections import namedtuple# 我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：Point=namedtuple('point',['x','y','z']) # 取得名字p=Point(1,2,3)p2=Point(5,6,7)print(p.x) # 1print(p.y) # 2print(p.z) # 3print(p) # point(x=1, y=2, z=3)print(p2) # point(x=5, y=6, z=7) 1. 模拟栈数据结构(压栈 ，出栈)
# 模拟栈数据结构# 压栈向栈里导入数据a1=[]a1.append("A")print(a1) #['A']a1.append("B")print(a1) #['A', 'B']a1.append("C")print(a1) #['A', 'B', 'C']print("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")# 出栈b1=a1.pop()print(b1) # Cprint(a1) # ['A', 'B']b2=a1.pop()print(b2) # Bprint(a1) # ['A']b3=a1.pop()print(b3) # Aprint(a1) # [] 2.创建一个队列(压栈 出栈)
# 队列是先进先出# 创建一个队列import collectionsqueue = collections.deque()print(queue) # deque([])# 进队queue.append("1")print(queue) # deque(['1'])queue.append("2")print(queue) # deque(['1', '2'])queue.append("3")print(queue) # deque(['1', '2', '3'])# 出队取数据a1 = queue.popleft()print(a1) # 1print(queue) # deque(['2', '3'])a2 = queue.popleft()print(a2) # 2print(queue) # deque(['3'])a3 = queue.popleft()print(a3) # 3print(queue) # deque([]) from collections import namedtuple# from collections import deque# 队列先进先出q=queue.Queue() # 创建队列print(q,"创建队列")q.put(10)q.put(5)q.put(3)print(q.get())print(q.get())print(q.get())# print(q.get()) # 没有值取了不会报错但是会阻塞print(q.qsize()) #就是查看队列中有没有数据 表示向队列里面添加了三次数据
deque.append() # 从后面放数据deque.appendleft() #从前面放数据deque.pop() #从后面取数据deque.popleft() #从前面取数据deque.insert() #从前添加数据
a=[]a.append("1")a.append("2")a.append("3")print(a)print(a.pop())# ['1', '2', '3']# # 3 3.OrderedDict
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：# dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。# 如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDictd = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])print(d) # dict的Key是无序的# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} # 注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：od = OrderedDict()od['z'] = 1od['y'] = 2od['x'] = 3cc=od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回print(cc)# odict_keys(['z', 'y', 'x'])
od = OrderedDict([('a', 4), ('b', 2), ('c', 3)])print(od) # OrderedDict的Key是有序的 OrderedDict([('a', 4), ('b', 2), ('c', 3)])print(od['b']) #2for i in od: print(od[i]) 4.defaultdict
# defaultdict# 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict# 注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。# 除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。from collections import defaultdictdd = defaultdict(lambda: 'N/A')dd['key1'] = 'abc'aa= dd['key1'] # key1存在print(aa)dd=dd['key2'] # key2不存在，返回默认值print(dd)
二. 队列案例
# 队列就是先进去的 就先走 相当于排队 # # import collectionsimport os# 队列是先进先出def aa(path): # 创建一个队列 queue=collections.deque() # 进队 queue.append(path) while len(queue)!=0: # 出队取数据 dirPath=queue.popleft() # 找出所有文件 filesList=os.listdir(dirPath) for fileName in filesList: # 绝对路径 fileAbsPath=os.path.join(dirPath,fileName) #print(fileAbsPath) # E:\Studypython\py2\dir\.project # E:\Studypython\py2\dir\2 # E:\Studypython\py2\dir\app.js # E:\Studypython\py2\dir\controller # E:\Studypython\py2\dir\models # E:\Studypython\py2\dir\node_modules # E:\Studypython\py2\dir\package.json # E:\Studypython\py2\dir\public # E:\Studypython\py2\dir\uploads # E:\Studypython\py2\dir\views # 判断是否为目录 if os.path.isdir(fileAbsPath): print("目录-----"+fileName) #目录-----controller # 目录-----models # 目录-----node_modules queue.append(fileAbsPath) else: print("普通文件-----"+fileName) # 普通文件-----index.js # 普通文件-----callsite-tostring.js # 普通文件-----event-listener-count.js # 普通文件-----index.jsaa(r"E:\Studypython\py2\dir")