Python中collections模塊如何使用

Python中collections模塊如何使用，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

collections模塊是一個不用不知道，一用就上癮的模塊。因為它提供了幾種非常方便的數據結構和方法，在有些情況下特別好用。今天給大家總結一下其中的OrderDict和Counter兩個方法，在平時我經常用的方法，希望你也能喜歡它。然后還有比如deque，namedtuple，defaultdict等也是很有的方法，了解了以后重點是熟練的使用，靈活的應用到你的具體任務中，是需要掌握的。

1. OrderDict

# Example 1
dict_1 = dict()
dict_1['A'] = "I love machine learning".split(" ")
dict_1['B'] = "I love life too".split(" ")
dict_1['C'] = "which you like and which you like".split(" ")
print("先輸出字典：{}".format(dict_1))
for x, y in dict_1.items():
    print("然后遍歷字典：{}".format((x, y)))
print("dict_1 的類型: {}".format(type(dict_1)))

"""
先輸出字典：{'B': ['I', 'love', 'life', 'too'], 'C': ['which', 'you', 'like', 'and', 'which', 'you', 'like'], 'A': ['I', 'love', 'machine', 'learning']}
然后遍歷字典：('B', ['I', 'love', 'life', 'too'])
然后遍歷字典：('C', ['which', 'you', 'like', 'and', 'which', 'you', 'like'])
然后遍歷字典：('A', ['I', 'love', 'machine', 'learning'])
dict_1 的類型: <class 'dict'>
"""

多次執行上面這個程序，你會發現每次輸出的順序都是不一樣的，這就是字典的無序性。

from collections import OrderedDict

dict_2 = OrderedDict()

dict_2['A'] = list("machine")
dict_2['B'] = list("learning")
dict_2['C'] = list("math")
print("先輸出字典：{}".format(dict_2))

for k, v in dict_2.items():
    print("然后遍歷字典：{}".format((k, v)))
print("dict_2 的類型: {}".format(type(dict_2)))
"""
先輸出字典：OrderedDict([('A', ['m', 'a', 'c', 'h', 'i', 'n', 'e']), ('B', ['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g']), ('C', ['m', 'a', 't', 'h'])])
然后遍歷字典：('A', ['m', 'a', 'c', 'h', 'i', 'n', 'e'])
然后遍歷字典：('B', ['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g'])
然后遍歷字典：('C', ['m', 'a', 't', 'h'])
dict_2 的類型: <class 'collections.OrderedDict'> 
"""

多次執行上面這個程序，你會發現每次輸出的key都是按照A, B, C順序輸出的。

2. Counter

Counter 是一個統計方法，可以統計頻率，比如詞頻等。看個栗子

# Example 2
from collections import Counter

list_1 = list("machine learning and math")

fre = Counter(list_1)
print(fre)
"""
Counter({'n': 4, 'a': 4, ' ': 3, 'm': 2, 'e': 2, 'i': 2, 'h': 2, 'l': 1, 'c': 1, 'g': 1, 't': 1, 'd': 1, 'r': 1})
"""
for f, v in fre.most_common(n=5):
    print("出現次數最多的5個：{}".format((f, v)))
"""
出現次數最多的5個：('n', 4)
出現次數最多的5個：('a', 4)
出現次數最多的5個：(' ', 3)
出現次數最多的5個：('h', 2)
出現次數最多的5個：('e', 2)
"""

然后舉個詞頻統計的小栗子

詞頻統計就是對于一段文本來說，首先做分詞，分詞之后統計每個詞語出現的次數。今天用jieba分詞來做一下，句子摘自朱自清的《荷塘月色》。

直接上代碼

import jieba

test_str = "路上只我一個人，背著手踱著。這一片天地好像是我的；我也像超出了平常的自己，" \
           "到了另一個世界里。我愛熱鬧，也愛冷靜；愛群居，也愛獨處。像今晚上，一個人在這" \
           "蒼茫的月下，什么都可以想，什么都可以不想，便覺是個自由的人。白天里一定要做的事，" \
           "，現 在都可不理。這是獨處的妙處，我且受用這無邊的荷香月色好了。"

test_str_cut = jieba.lcut(test_str)
word_freq = Counter(test_str_cut)
for w, f in word_freq.most_common(10):
    print(w, f)
"""
的 7
我 5
這 4
愛 4
了 3
也 3
一個 3
都 3
獨處 2
"""

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