[Py] collections 모듈 (summary) - 작성중

Python의 collections 모듈은 파이썬의 built-in 자료구조를 확장한 special container 클래스들을 제공함.

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1. Counter

• 요소의 개수를 세는 dictionary의 subclass.
• 해시 가능한 객체의 카운트를 저장함.

from collections import Counter
c = Counter(['apple', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple'])
print(c)  # Counter({'apple': 3, 'orange': 1, 'banana': 1})

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2. defaultdict:

• 기본값을 제공하는 dictionary의 subclass.
• 존재하지 않는 키에 접근할 때 에러 대신 기본값을 반환.

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)  # 기본값으로 0을 사용
d['a'] += 1  # 키가 없어도 에러 없이 1이 저장됨

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3. OrderedDict:

• 항목이 추가된 순서를 기억하는 dictionary의 subclass.
• Python 3.7부터 built-in dict도 순서를 보존함.
• OrderedDict는 약간의 추가 기능이 있으며 PyTorch등에서 모델의 저장 및 로드를 위한 자료구조(state_dict)로 사용됨.

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2)])

2025.04.04 - [Python] - [Py] collection.OrderedDict

[Py] collection.OrderedDict

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4. namedtuple:

• 이름이 있는 field를 가진 tuple 의 subclass 를 생성하는 factory function임.
• 생성된 객체는 type 형의 객체로 tuple을 상속하고 있는 subclass임: mro()로 확인 가능.

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, 20)
print(p.x, p.y)    # 10 20
print(type(Point)) # <class 'type'>
print(Point.mro()) # [<class '__main__.Point'>, <class 'tuple'>, <class 'object'>]

2025.04.04 - [Python] - [Py] collections.namedtuple-Factory Function

[Py] collections.namedtuple-Factory Function

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5. deque:

• 양쪽 끝에서 효율적으로 추가/제거할 수 있는 기능을 가짐.
• list 와 비슷한 용도로 사용가능.

from collections import deque
d = deque([1, 2, 3])
d.appendleft(0)  # 왼쪽에 추가
d.append(4)  # 오른쪽에 추가
print(d)  # deque([0, 1, 2, 3, 4])

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6. ChainMap:

• 여러 mapping type의 객체를 단일 view로 그룹화를 가능하게 해줌.
• 여러 dictionary를 chain(연결)하여 하나의 dictionary처럼 사용하도록 해 줌.

from collections import ChainMap
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'b': 4}
chain = ChainMap(dict1, dict2)
print(chain['b'])  # 2 (첫 번째 매핑에서 찾음)

2025.04.04 - [Python] - [Py] collections.ChainMap

[Py] collections.ChainMap

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7. UserDict, UserList, UserString:

• built-in container (dict, list, str)를 직접 상속하는 대신, 이들을 내부에 캡슐화하여 확장할 수 있는 Wrapper 클래스.
• 사용자 정의 메서드를 더 쉽게 추가하거나 기존 동작을 변경할 때 유용함.
• 내부적으로 실제 데이터는 data 속성에 저장됨.

이들 Wrapper 클래스들은 built-in container를 직접 상속할 때 발생할 수 있는 다음의 문제를 피하면서도 해당 컨테이너의 모든 기능을 활용할 수 있게 해주는 장점을 가짐.

• built-in container의 경우, C로 구현체의 바인딩이기 때문에 내부 동작이 불투명하며 Python에서 완전한 접근이 어려움.
• 때문에 method overrding 이 일반적인 Python 클래스와 다르게 동작할 수 있고, super-class에 대한 proxy를 얻는 super() 호출에서 예측불가능한 동작이 발생할 수도 있음.
• CPython이 아닌 다른 언어로 만들어진 Python VM에서 동작이 다를 수도 있음.
• 때문에 built-in container를 내부의 attribute로 관리하고 필요한 인터페이스만을 제공하는 Wrapper 클래스인 UserDict, UserList, UserString 이 권장됨.

from collections import UserDict

class MyCustomDict(UserDict):
    def __setitem__(self, key, value):
        # 키는 항상 소문자로 저장
        if isinstance(key, str):
            key = key.lower()
        
        # 정수 값은 문자열로 변환하여 저장
        if isinstance(value, int):
            value = str(value)
            
        # 내부 data 딕셔너리에 저장 (UserDict에서 관리)
        super().__setitem__(key, value)
    
    def display_items(self):
        """항목들을 정렬하여 출력하는 부가 기능"""
        for key in sorted(self.keys()):
            print(f"{key}: {self[key]}")


# 사용 예시
custom_dict = MyCustomDict()

# 키는 소문자로 변환됨
custom_dict['Name'] = 'John'
custom_dict['AGE'] = 30  # 정수는 문자열로 변환됨

# 직접 추가 메서드 호출
custom_dict.display_items()  # name: John, age: 30 순서로 출력

# 일반 딕셔너리 메서드도 전부 사용 가능
print(custom_dict.keys())  # dict_keys(['name', 'age'])
print('name' in custom_dict)  # True
print(custom_dict.get('age'))  # '30' (문자열로 변환됨)

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8. abc.ABC 및 abstract (base) classes:

• collections.abc에는 abstarct base class들이 정의됨.
  • Container,
  • Hashable,
  • Iterable,
  • Iterator,
  • 그외 여러가지.

2024.04.15 - [Python] - [Python] collections.abc

[Python] collections.abc

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같이보면 좋은 자료들

2023.10.06 - [Pages] - [Python] Collections

[Python] Collections

 

2023.10.06 - [분류 전체보기] - [Summary] Python 정리

[Summary] Python 정리

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