概要
Pythonの標準ライブラリ collections モジュールは、
汎用データ構造をより柔軟・効率的に扱うためのツールキットである。
本稿では特に使用頻度の高い以下3種：
Counterdefaultdictdeque
これらの実用パターンと設計意図を深掘りし、
「辞書以上に辞書らしく、リスト以上にリストらしい」構造の本質に迫る。
1. Counter：出現回数の集計に特化した辞書
from collections import Counter
words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"]
c = Counter(words)
print(c) # Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})
✅ 主なメソッド
c.most_common(2) # → [('apple', 3), ('banana', 2)]
c["banana"] += 1 # カウント操作も直感的
del c["orange"] # 削除も辞書感覚
→ テキスト分析・ログ解析・カテゴリ集計などに極めて有効
2. defaultdict：キーが存在しない場合の動的初期化
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
d["a"].append(1)
d["a"].append(2)
d["b"].append(3)
print(d) # {'a': [1, 2], 'b': [3]}
-
dictであればKeyErrorが出る場面も、型指定で初期化回避 -
list,set,int,floatなどがよく使われる
✅ 実務的パターン：逆インデックスの構築
index = defaultdict(set)
data = {
"alice": ["python", "react"],
"bob": ["python", "aws"],
}
for user, skills in data.items():
for skill in skills:
index[skill].add(user)
# → {'python': {'alice', 'bob'}, 'react': {'alice'}, 'aws': {'bob'}}
3. deque：両端キュー、高速なキュー/スタック構造
from collections import deque
q = deque()
q.append("first")
q.append("second")
q.appendleft("zero")
print(q) # deque(['zero', 'first', 'second'])
q.pop() # → 'second'
q.popleft() # → 'zero'
✅ 特徴
- 両端操作が O(1) 時間で可能
- リストの
.insert(0, x)のような O(n) 操作を回避できる - スライディングウィンドウ, 固定長ログ, LRU実装 に最適
4. 組み合わせによるパターン構築
✅ defaultdict × Counter
nested = defaultdict(Counter)
nested["user1"]["python"] += 1
nested["user1"]["python"] += 1
nested["user1"]["react"] += 1
# → defaultdict(Counter({'python': 2, 'react': 1}))
→ ユーザー × スキル頻度 のような多次元集計にも対応
✅ deque with maxlen：固定サイズバッファ
window = deque(maxlen=3)
for i in range(5):
window.append(i)
print(list(window))
# 出力：
# [0]
# [0, 1]
# [0, 1, 2]
# [1, 2, 3]
# [2, 3, 4]
→ リングバッファや過去N件保持などに最適
よくある誤解と対策
❌ Counterは単なるdictのラッパー？
→ ✅ メソッドやパターンが明確に設計されており、**明示的な“数え上げの意図”**をコードに埋め込める
❌ defaultdictはパフォーマンスが落ちる？
→ ✅ 通常のdictと同等。むしろ冗長な条件分岐が不要になることでトータル効率が向上
❌ dequeは単なる珍しい構造体？
→ ✅ Pythonにおける最適なFIFO/LIFO実装。
→ スレッドセーフかつ高負荷処理にも耐えるため、意図的に採用すべき場面がある
結語
collections モジュールは、**Pythonにおける“辞書やリストの限界を拡張する構造群”**である。
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Counter→ 集計処理の明文化 -
defaultdict→ 冗長性の排除と構造の自動化 -
deque→ 双方向性と時間計算量の最適化
Pythonicとは、“データの形と処理の意図を構造で表現する”ことであり、
collectionsはその設計を明快に体現する標準の武器である。