在Python中，collections模块提供了一组高效、功能强大的容器数据类型，扩展了内置的基础数据类型（如list、tuple、dict等），这些容器数据类型在处理特定问题时，能够提供更简洁、更高效的解决方案。

全网最适合入门的面向对象编程教程：42 Python 常用复合数据类型-collections 容器数据类型

摘要：

在 Python 中，collections 模块提供了一组高效、功能强大的容器数据类型，扩展了内置的基础数据类型（如 list、tuple、dict 等），这些容器数据类型在处理特定问题时，能够提供更简洁、更高效的解决方案。

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文档和代码获取：

可访问如下链接进行对文档下载：

https://github.com/leezisheng/Doc

本文档主要介绍如何使用 Python 进行面向对象编程，需要读者对 Python 语法和单片机开发具有基本了解。相比其他讲解 Python 面向对象编程的博客或书籍而言，本文档更加详细、侧重于嵌入式上位机应用，以上位机和下位机的常见串口数据收发、数据处理、动态图绘制等为应用实例，同时使用Sourcetrail 代码软件对代码进行可视化阅读便于读者理解。

相关示例代码获取链接如下：https://github.com/leezisheng/Python-OOP-Demo

正文

Python 内置的数据类型和方法，collections 模块在这些内置类型的基础提供了额外的高性能数据类型，比如基础的字典是不支持顺序的，collections 模块的 OrderedDict 类构建的字典可以支持顺序，collections 模块的这些扩展的类用处非常大，熟练掌握该模块，可以大大简化 Python 代码，提高 Python 代码逼格和运行效率。

其中，命名元组 <code>namedtuple 和双端队列 deque 在前面的文章中，我们已经提及，我们对其他的数据类型进行讲解。

Counter 计数字典子类

Counter 是一个用于计数的字典子类，主要用于统计可哈希对象的出现次数。它支持常见的计数操作，如最常见的元素、总计数等，最常见的应用便是文本处理中的词频统计。

from collections import Counter

# 统计字符串中每个字符的出现次数

c = Counter('abracadabra')

print(c) # Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})

# 统计列表中元素的出现次数

c = Counter(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])

print(c) # Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

# 获取最常见的元素

print(c.most_common(1)) # [('apple', 3)]

# 更新计数

c.update(['apple', 'kiwi'])

print(c) # Counter({'apple': 4, 'banana': 2, 'orange': 1, 'kiwi': 1})

# 减少计数

c.subtract(['banana', 'orange'])

print(c) # Counter({'apple': 4, 'banana': 1, 'kiwi': 1, 'orange': 0})

OrderedDict 有序字典

OrderedDict 是一个字典子类，记录元素的插入顺序。自 Python 3.7 起，内置字典也保持插入顺序，但 OrderedDict 仍提供一些额外的方法，如 move_to_end 等方法来调整元素位置。

from collections import OrderedDict

# 创建一个OrderedDict

od = OrderedDict()

od['a'] = 1

od['b'] = 2

od['c'] = 3

print(od) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# 移动元素到末尾

od.move_to_end('a')

print(od) # OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('a', 1)])

# 移动元素到开头

od.move_to_end('c', last=False)

print(od) # OrderedDict([('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)])

defaultdict 默认值字典

defaultdict 是一个字典子类，提供了默认值机制。当访问不存在的键时，会自动创建一个默认值，而不是抛出 KeyError。

from collections import defaultdict

# 使用list作为默认工厂

dd = defaultdict(list)

dd['fruits'].append('apple')

dd['fruits'].append('banana')

print(dd) # defaultdict(<class 'list'>, {'fruits': ['apple', 'banana']})

# 使用int作为默认工厂（适用于计数）

dd = defaultdict(int)

dd['apples'] += 1

dd['oranges'] += 2

print(dd) # defaultdict(<class 'int'>, {'apples': 1, 'oranges': 2})

# 使用lambda自定义默认值

dd = defaultdict(lambda: 'unknown')

print(dd['name']) # 输出: 'unknown'

ChainMap 映射链

ChainMap 是一个用于将多个字典或映射视为一个单一映射的类。它维护了一个字典列表，并在查找时按顺序搜索这些字典。它可以将多个字典合并为一个逻辑映射，同时修改 ChainMap 中的任何一个字典都会反映在整个映射中，并且可以控制查找时字典的优先级。常用于配置管理，将多个配置字典合并为一个配置映射，或实现作用域嵌套，如变量解析时查找局部和全局作用域。

from collections import ChainMap

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}

dict2 = {'b': 3, 'c': 4}

dict3 = {'c': 5, 'd': 6}

# 创建ChainMap

cm = ChainMap(dict1, dict2, dict3)

print(cm) # ChainMap({'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, 'c': 4}, {'c': 5, 'd': 6})

# 查找键

print(cm['a']) # 输出: 1

print(cm['b']) # 输出: 2 (来自dict1)

print(cm['c']) # 输出: 4 (来自dict2)

# 添加新键

cm['e'] = 7

print(dict1) # {'a': 1, 'b': 2, 'e': 7}

# 更新优先级

cm = cm.new_child(dict3)

print(cm) # ChainMap({'c': 5, 'd': 6}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 7}, {'b': 3, 'c': 4}, {'c': 5, 'd': 6})

自定义字典、列表和字符串的基类

UserDict、UserList 和 UserString 是为用户创建自定义字典、列表和字符串提供的基类。它们通过封装内置数据类型，使得继承和扩展更加简单和安全。它们提供了可以继承和重写的方法，简化自定义容器的实现；并且内部使用一个独立的存储结构，避免直接修改内置类型的行为。常用于实现特定行为的容器，如自动转换键、限制元素类型等。

from collections import UserDict, UserList, UserString

# 自定义字典，所有键转换为小写

class MyDict(UserDict):

def __setitem__(self, key, value):

super().__setitem__(key.lower(), value)

md = MyDict()

md['A'] = 1

print(md) # {'a': 1}

# 自定义列表，限制只能添加整数

class MyList(UserList):

def append(self, item):

if isinstance(item, int):

super().append(item)

else:

raise TypeError('Only integers are allowed')

ml = MyList()

ml.append(1)

print(ml) # [1]

# ml.append('a') # 会抛出TypeError

# 自定义字符串，所有字符大写

class MyString(UserString):

def upper(self):

return MyString(self.data.upper())

ms = MyString('hello')

print(ms.upper()) # 'HELLO'