collections 模块已添加到标准库学习路径

Source: Dev.to

What’s Inside

我刚刚把 collections 模块 的材料上传到了我的 standardlib-datastruct 仓库。这本练习册包含 24 道练习题，涵盖了 Python collections 模块中的高性能容器数据类型。

Collections Covered

• Counter – 计数可哈希对象并执行算术运算
• defaultdict – 为缺失键提供默认值的字典
• deque – 支持两端快速追加/弹出的双端队列
• namedtuple 和 typing.NamedTuple – 带有命名字段的元组子类
• ChainMap – 将多个字典组合成单一视图
• OrderedDict – 保持插入顺序的字典

My Learning Approach for This Module

我没有做这个模块的练习。 我是通过 learning.txt 学习的，其中包含了每种集合类型的简明定义和关键功能。

为什么？因为 库不同于纯粹的 Python 编程。使用库时，你可以在需要时或忘记时查阅它们。重要的是知道有哪些库以及它们的作用，而不是记住每一个细节。

如果你想练习，练习题已经准备好供你完成。对我而言，从学习笔记中掌握核心概念已经足够。

About This Learning Path

本练习册遵循同样的原则：顺序不重要，覆盖面重要。

先决条件很少，因为 collections 相对直观：

• 了解 Python 基本数据结构（dict、list、tuple）
• 知道何时需要专门的容器

My Approach

我通过以下方式学习标准库：

• 选取最实用的模块和函数
• 创建动手练习，展示真实使用场景
• 构建个人参考，随时回顾
• 与想走相同路线的其他人分享

该仓库 (standardlib-datastruct) 侧重于处理数据结构的标准库工具。可能并不包含所有内容——我只添加我认为必要且想学习的部分。有些模块被跳过，因为第三方库在这些用例上表现更好。这是 我的学习方式——实用、聚焦、以练习驱动。如果你已经超出初学者阶段，想提升 Python 技能，这可能会引起共鸣。

Get the Materials

collections 的材料已在仓库中以 collections.7z 形式提供，包含：

• advanced_python_collections_workbook.md – 采用 Markdown 格式的练习册（由 ChatGPT 生成）
• Advanced Python Collections Workbook.pdf – PDF 格式（由 ChatGPT 生成）
• learning.txt – 简明学习笔记（我实际使用的）

随意下载并使用你喜欢的格式——练习题用于实践，学习笔记用于快速参考。

Repository:

Previous additions: functools workbook, itertools workbook, types workbook

Note: This is a living project. I’ll continue adding more standard library modules as I complete them.