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1、ChainMap的主要用例是提供一种有效的方法来管理多个范围或上下文，并处理重复键的访问优先级。
2、当有多个存储重复键的字典访问它们的顺序时，这个功能非常有用。
在ChainMap文档中找到一个经典的例子，它模拟Python如何分析不同命名空间中的变量名称。
当Python搜索名称时，它会依次搜索当地、全局和内置的功能域，直到找到目标名称。Python作用域是将名称映射到对象的字典。
为了模拟Python的内部搜索链，可以使用链映射。
>>> import builtins >>> # Shadow input with a global name >>> input = 42 >>> pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) >>> # Retrieve input from the global namespace >>> pylookup["input"] 42 >>> # Remove input from the global namespace >>> del globals()["input"] >>> # Retrieve input from the builtins namespace >>> pylookup["input"] <built-in function input>
知识点扩展：
ChainMap类管理的是一个字典序列，并按其出现的顺序搜索以查找与键关联的值。ChainMap提供了一个很好的“上下文”容器，因此可以把它看成一个栈，栈增长时发生变更，栈收缩时这些变更被丢弃。
下面，我们来看看其基本的使用规则：
import collections
a = {"a": "A", "c": "c", }
b = {"b": "B", "c": "D", }
col = collections.ChainMap(a, b)
# 和普通字典一样访问
print(col["a"])
print(list(col.keys()), list(col.values()))
for key, value in col.items():
print(key, value)
可以看到，在相同的key值情况下，只有子映射a的值。这也就是说明ChainMap是按子映射传递到构造函数的顺序来搜索这些子映射。
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