Python collections 模組深度解析：五大神器提升代碼品質

Python 標準庫 collections 提供了五個極具實用價值的特殊容器類型，本文逐一解析 namedtuple、deque、defaultdict、OrderedDict、Counter 的核心特性、適用場景與最佳實踐。

1. namedtuple —— 有名字的元組，自文檔化代碼

痛點：(1, 2) 代表座標？還是 RGB 色值？

from collections import namedtuple

# 定義型別
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

# 建立實例
p = Point(1, 2)
c = Circle(0, 0, 10)

# 屬性存取（比索引直觀）
print(p.x, p.y)      # 1 2
print(c.r)           # 10

# 仍保有 tuple 特性
print(isinstance(p, tuple))  # True
print(p[0])                  # 1（索引相容）
print(len(p))                # 2

# _asdict() 轉字典
print(p._asdict())  # {'x': 1, 'y': 2}

# _replace() 產生新實例（不可變）
p2 = p._replace(x=10)
print(p2)  # Point(x=10, y=2)

適用場景：資料傳輸物件 (DTO)、資料庫記錄映射、函式多返回值、設定選項群組。

2. deque —— 雙向佇列，O(1) 頭尾操作

list 在頭部插入/刪除為 O(n)；deque 針對兩端優化為 O(1)。

from collections import deque

q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')       # 右端加入
q.appendleft('y')   # 左端加入
print(q)            # deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

q.pop()             # 右端彈出 -> 'x'
q.popleft()         # 左端彈出 -> 'y'
print(q)            # deque(['a', 'b', 'c'])

# 實用參數：maxlen 自動截斷（固定視窗）
recent = deque(maxlen=3)
for i in range(10):
    recent.append(i)
print(recent)  # deque([7, 8, 9], maxlen=3)

適用場景：BFS 佇列、滑動視窗、最近 N 筆記錄、生產者-消費者緩衝區。

3. defaultdict —— 缺鍵自動生成預設值

from collections import defaultdict

# 工廠函式：鍵不存在時自動呼叫
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
print(dd['key1'])  # 'abc'
print(dd['key2'])  # 'N/A'（自動建立）

# 常用工廠：list、set、int、dict
# 統計詞頻
from collections import Counter  # 見下文
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry']
freq = defaultdict(int)
for w in words:
    freq[w] += 1
print(dict(freq))  # {'apple': 2, 'banana': 1, 'cherry': 1}

# 分組收集
data = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
grouped = defaultdict(list)
for k, v in data:
    grouped[k].append(v)
print(dict(grouped))
# {'yellow': [1, 3], 'blue': [2, 4], 'red': [1]}

關鍵優勢：消除 if key not in dict: dict[key] = [] 等防衛性程式碼。

4. OrderedDict —— 保持插入順序的字典

Python 3.7+ 內建 dict 已保證插入序，但 OrderedDict 仍提供獨特方法：

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
print(list(od.keys()))  # ['z', 'y', 'x'] 依插入序

# move_to_end(key, last=True) 移動鍵至兩端
od.move_to_end('z')
print(list(od.keys()))  # ['y', 'x', 'z']

# popitem(last=True) 彈出兩端
od.popitem(last=False)  # 彈出最舊 ('y', 2)

# 實作 LRU 快取
class LRUCache(OrderedDict):
    def __init__(self, capacity):
        super().__init__()
        self.capacity = capacity
    
    def get(self, key):
        if key not in self:
            return -1
        self.move_to_end(key)  # 標記最近使用
        return self[key]
    
    def put(self, key, value):
        if key in self:
            self.move_to_end(key)
        self[key] = value
        if len(self) > self.capacity:
            self.popitem(last=False)  # 淘汰最久未用

5. Counter —— 計數器專家

from collections import Counter

c = Counter('programming')
print(c)
# Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

# 直接支援算術運算
c1 = Counter(a=3, b=1)
c2 = Counter(a=1, b=2)
print(c1 + c2)   # Counter({'a': 4, 'b': 3})
print(c1 - c2)   # Counter({'a': 2})  （負值被捨棄）
print(c1 & c2)   # 交集 Counter({'a': 1, 'b': 1})
print(c1 | c2)   # 聯集 Counter({'a': 3, 'b': 2})

# most_common(n) 前 N 高頻
print(c.most_common(3))  # [('g', 2), ('m', 2), ('r', 2)]

選型決策樹

總結

善用 collections 五大神器，能將大量樣板代碼化為一行，同時獲得更好的效能與可讀性。建議將此模組列為 Python 開發者必背工具箱。