让你比95％的人更Pythonic的内置模块：collections

Python的集合（collections）模块，为很多用其他方法很难实现的场景提供了解决方案。

本文我们将会学习该模块的抽象概念是如何产生的，日后处理不同问题的过程中迟早会用得到这些知识。

扩展内置类型

有时，我们需要使一个对象具备Python内置类型的功能，在此基础上还需要增加一些功能。为了达到这个目的，最通用的方法是直接子类化该类。

例如，设想一个将事件建模为字典的事件系统，对此我们需要另外构建事件的元数据。类似下列代码可能是我们的首选方法：

试着运行以上代码，将会发现已经可以实现一些能够想到的基本功能：

然而，仅仅这样是不够的，我们想让它和字典完全兼容，换句话说就是让它真正成为字典类型。接下来就出会先一堆问题，当然也有对应的解决方案！首先迭代一下该对象的键和值来看一下：

我们期望的返回值为定义过的转换（包含每个事件类的前缀），但很遗憾，我们只得到字典的基本值，忽略了我们自定义的__getitem__() 实现。结果如下所示[3]：

导致结果和预期有差异的原因是items() 方法没有调用我们自己实现的__getitem__() 方法。相反，使用底层的C实现将不会搜索同一对象中定义的其他方法。

另一个例子： 假如现在我们想要以常规格式记录事件，为了实现这个目的我们编写了如下的函数，需要从字典中获取参数。

再次提醒，我们想让自定义的对象成为字典，因此使用 ** 将会正常运行，但这次还是没有调用我们的方法。

如果我们继承collections.UserDict，所有上面的问题都将迎刃而解。如果想在代码中创造类似字典的对象，它是最合适的选择。

只需要这个定义，前面的所有例子都可以顺利运行（items 方法，关键字参数等等）。它实现的细节大家没有必要搞懂，只需要了解该对象是对字典的封装（称作data），当其方法被重写时，也将应用于封装起来的data。不需要访问data属性，对象自己就会表现的像字典一样。

不止字典，该准则同样适用于列表、字符串等。对每种情况，当需要创建子类时，分别使用collections.UserDict，collections.UserList，collections.UserString。

一个函数返回多个值

函数总会返回一些东西。当函数返回不止一个值时，实际上是创建了一个元组并将其返回（重申一下，还是一个值）。

当返回值的数量越来越多，代码的可读性将会越来越差。按照经验来说，当返回值超过3个时，最好使用命名元组（namedtuples）来取代普通的写法。

对比下这两种方法在可读性方面的差别：

或者：

第一个例子中，当其他人调用函数来获取数据时，需要猜或者提前被告知返回值的参数以及顺序[1]。只有了解了以上这些内容，才能在调用函数时对返回值进行解包（由于必须知道username == row[0]，获取元组将变得更糟糕）。

使用命名元组的例子中，首先很明显就能知道返回值是一个特殊类型的对象，通过查看对象的定义就可以了解其包含的数据及数据的访问方法。

更高效、紧凑得计算

工作中，经常遇到的需求之一是计算数据源中元素出现的次数。这种类型的映射关系首选的数据结果自然是字典。用伪代码标识大概是这样的：

然而，这看起来并不符合Python风格。更具有Python风格的实现应该充分利用标准库：

短短一条语句，提供了一个满足我们要求的类字典对象。

该命令的参数可以是任何可迭代对象，它将遍历该对象，将其中元素的唯一值和其出现的次数一一对应。

例如，为了计算每个类型的事件，我们可以传入一个内联生成器，如下：

上例中第一个比较简单粗暴的实现使用了字典的默认值。类似于occurrences.setdefault(element, 0)这样的功能，有一种效果更好的实现方式：使用collections.defaultdict。

创建字典的同时创建一个可调用对象，当键不存在时则调用该对象。这比每次都设置字典的值更简洁、高效。

本例中，如果我们想以时间类型分组，可以创建以下代码中的映射：

栈是另外一个在解决多种问题上迟早会用到的数据结构。Python中的列表可以用在很多地方。但如果像栈或者队列一样使用列表，在Python中就是反面教材了。尽量避免使用以下代码：

列表的这些操作的复杂度都是O(n)，用其他方法能获得巨大改善。

collections.deque正是为这类操作而生的，使用类似.append(element)或者.popleft() 这样的操作符，其复杂度都只是O(1)。这样写不仅仅只是更符合语言习惯，更重要的是效率的提升[2]。

其他有用的类

最后两个类颇富争议，不少人都觉得已经不那么重要，但它们仍然值得探索一下。

第一个是映射链（ChainMap）类。它接收参数传递的多个映射对象，并生成一个新的映射对象。当原始映射的值发生变化，映射链的值也随之变化。有人可能认为，既然从Python 3.5开始，已经可以通过使用 new_dict = {**d1，**d2} 这样的语法来拼接出新字典，ChainMap 也就没什么用了。不过，他们之间还是有些许区别。

Python 3.5及以上版本引入的新语法仅仅解决了从其他字典创建新字典的问题，但映射链还有其他功能：

如代码所示，我们通过event 和 context的键创建了enriched_event。这个操作按顺序遍历了所有字典，通过键取得对应的值并放入新的字典中。如果对源字典进行修改，这些修改并不会体现在enriched_event中（它已经被创建，完全是一个新对象了）。然而，使用映射链的话，源字典的修改会引起映射链对象的变化，反之亦然。

可以把它看做是其他多个映射对象的一个视图。

第二个是有序字典（collections.OrderedDict）类，通常被用来保存字典的键的顺序。最开始的几个版本，需要使用类似[(key, value),...]的语句，传入包含两个元素的元组组成的列表来创建。从Python 3.6之后，关键字参数的顺序可以指定了，只需要像普通字典一样创建，生成的字典也会按照顺序排列。这也正是很多人认为有序字典类已经有些过时的原因：而事实并非如此，关键字参数保存的顺序正是Python字典的顺序。也就是说，Python 3.6 及之后版本使用的字典类（dicts） 某种意义上来说其实就是现在所讲的有序字典（OrderedDict）类。

结论

文本总共探讨了集合的以下几点：

1、不要直接子类化内置类型：需要的时候优先使用UserDict 、UserList或者UserString。直接对内置类型进行子类化将会产生一些很难第一眼定位、调试的未知错误。

2、当需要给多个值进行分类，或者函数需要返回多个参数时，使用 命名元组（namedtuple）。

3、充分利用Counter 和 defaultdict 的特性来解决通用问题。

4、切忌过度使用列表， 别拿列表做其他尝试。对于栈或者队列操作，使用collections.deque。

5、有序字典（OrderedDicts）已经是过去式[4]。使用映射链（ChainMaps）吧！

通过抽象基类（abstract base clases），集合类（collections）包含了处理类型的模块。和第一部分提到的比较周全的应用类似：在检查类型时更倾向于使用该界面。例如，使用isinstance(my_dict, collections.abc.MutableMapping)代替isinstance(my_dict, dict)。原因如下：如果my_dict 不是字典而仅仅是类字典的对象（例如，可能是collections.UserDict 或者ChainMap生成的实例等），前一种方法将获得正确的结果，而后一种就会出问题。

总而言之，collections 模块是提升效率的重要来源，能帮助我们写出更符合Python习惯、更高效的代码。

引用和注记

引用

本文的引用如下：

集合类（Colletions） 文档：https://docs.python.org/3/library/collections.html

Pypy上关于CPython中内置类型子类化的区别的文 http://doc.pypy.org/en/latest/cpython_differences.html#subclasses-of-built-in-types

Python中数据结构的复杂性：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

“Fluent Python” — Luciano Ramahlo

Python 3.6 中更简洁的字典实现 https://bugs.python.org/issue27350

注记：

[2]. https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

英文原文：https://ogmcsrgk5.qnssl.com/vcdn/1/%E4%BC%98%E8%B4%A8%E6%96%87%E7%AB%A0%E9%95%BF%E5%9B%BE/using-collections-in-python-36129737b5a1.png

译者：woody