collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
p = (1,2)
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：
from collections import namedtuple Point = namedtuple(‘Point‘, [‘x‘, ‘y‘]) p = Point(1, 2) p.x #1 p.y #2
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：
isinstance(p, Point) #True isinstance(p, tuple) #True
# namedtuple(‘名称‘, [属性list]): Circle = namedtuple(‘Circle‘, [‘x‘, ‘y‘, ‘r‘])
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
from collections import deque q = deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]) q.append(‘x‘) q.appendleft(‘y‘) q #deque([‘y‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘x‘])
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda: ‘N/A‘) dd[‘key1‘] = ‘abc‘ dd[‘key1‘] # key1存在 #‘abc‘ dd[‘key2‘] # key2不存在，返回默认值 #‘N/A‘
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDict d = dict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)]) d # dict的Key是无序的 #{‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘c‘: 3} od = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)]) od # OrderedDict的Key是有序的 #OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
od = OrderedDict() od[‘z‘] = 1 od[‘y‘] = 2 od[‘x‘] = 3 od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回 #odict_keys([‘z‘, ‘y‘, ‘x‘])
OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict): def __init__(self, capacity): super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__() self._capacity = capacity def __setitem__(self, key, value): containsKey = 1 if key in self else 0 if len(self) - containsKey >= self._capacity: last = self.popitem(last=False) print(‘remove:‘, last) if containsKey: del self[key] print(‘set:‘, (key, value)) else: print(‘add:‘, (key, value)) OrderedDict.__setitem__(self, key, value)
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter c = Counter() for ch in ‘programming‘: c[ch] = c[ch] + 1 c #Counter({‘p‘: 1, ‘r‘: 2, ‘o‘: 1, ‘g‘: 2, ‘a‘: 1, ‘m‘: 2, ‘i‘: 1, ‘n‘: 1})
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符‘g‘、‘m‘、‘r‘各出现了两次，其他字符各出现了一次。
原文：https://www.cnblogs.com/springsnow/p/11972985.html