Python 2.x 中如何使用collections模块进行高级数据结构操作
导语：在Python的标准库中，collections模块提供了一些高级数据结构，能够方便地进行各种操作。本文将介绍collections模块主要提供的几种数据结构，并给出相关的代码示例。
一、CounterCounter是一个简单而强大的计数器工具，可以用来统计可迭代对象中每个元素出现的次数。
示例代码：
from collections import Counter
# 统计一个列表中每个元素的出现次数
lst = [1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7]
counter = Counter(lst)
print(counter)
# 输出结果
# Counter({4: 3, 1: 2, 6: 2, 2: 1, 3: 1, 5: 1, 7: 1})
# 统计一个字符串中每个字符的出现次数
s = "Hello, World!"
counter = Counter(s)
print(counter)
# 输出结果
# Counter({'l': 3, 'o': 2, 'H': 1, 'e': 1, ',': 1, ' ': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1, '!': 1})
# 获取出现次数最多的前3个元素及其次数
print(counter.most_common(3))
# 输出结果
# [('l', 3), ('o', 2), ('H', 1)]
登录后复制
二、defaultdictdefaultdict是内建字典类型的一个子类，它重写了一个方法：__missing__()，可以使得在获取一个未知键的值时，返回一个默认值。
示例代码：
from collections import defaultdict
# 声明一个defaultdict，键的默认值设为0
d = defaultdict(int)
print(d[1])
# 输出结果
# 0
# 声明一个defaultdict，键的默认值设为[]
d = defaultdict(list)
print(d[1])
# 输出结果
# []
# 声明一个defaultdict，键的默认值设为None
d = defaultdict(lambda: None)
print(d[1])
# 输出结果
# None
登录后复制
三、OrderedDictOrderedDict是一个有序字典，它会记住元素插入的顺序。
示例代码：
from collections import OrderedDict
# 声明一个OrderedDict
d = OrderedDict()
# 添加键值对
d[1] = 'a'
d[2] = 'b'
d[3] = 'c'
# 遍历字典
for k, v in d.items():
print(k, v)
# 输出结果
# 1 a
# 2 b
# 3 c
登录后复制
四、dequedeque是双端队列，它是线程安全的，可以高效地进行队列和栈的操作。
示例代码：
from collections import deque
# 创建一个双端队列
d = deque()
# 添加元素
d.append(1)
d.append(2)
d.append(3)
# 输出队列元素
print(d)
# 输出结果
# deque([1, 2, 3])
# 弹出元素
print(d.popleft())
print(d.pop())
# 输出结果
# 1
# 3
登录后复制
总结：本文介绍了collections模块提供的几种高级数据结构的基本用法。Counter可以方便地统计元素出现次数，defaultdict可以设置键的默认值，OrderedDict可以记住元素插入顺序，deque则可以高效地进行队列和栈操作。在实际的Python开发中，灵活运用这些数据结构，将会带来更高效的编程体验。
以上就是Python 2.x 中如何使用collections模块进行高级数据结构操作的详细内容，更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章！
