collections模块

collections模块在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，还提供了几个额外的数据类型：ChainMap、Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类

2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器，主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

nametuple:

1 """ 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。 3  4 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。 5 """ 6 from collections import namedtuple 7 Point= namedtuple("Point",['x','y']) 8 p=Point(1,2) 9 print(p.x,p.y)10 print(isinstance(p,Point))11 print(isinstance(p,tuple))

deque:

1 """ 2 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。 3  4 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： 5 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。 6 """ 7 from collections import deque 8 q=deque(['a','b','c']) 9 q.append('x')10 q.appendleft('z')11 print(q)12 q.popleft()13 print(q)

Counter:

1 """ 2 Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数： 3 Counter实际上也是dict的一个子类 4 """ 5  6 from collections import Counter 7 c=Counter() 8 for ch in "acceptable": 9     c[ch]=c[ch]+110 print(c)

OrderedDict:

1 """ 2 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。 3  4 如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict： 5 OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序： 6  7 """ 8 from collections import OrderedDict 9 d=dict([("a",1),("b",2),("c",3)])10 print(d)11 od=OrderedDict([("a",1),("b",2),("c",3)])12 print(od)13 14 od1=OrderedDict()15 od1['z']=116 od1['y']=217 od1['x']=318 print(od1.keys())19 20 # 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：

defaultdict:

1 """2 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：3 """4 from collections import defaultdict5 dd=defaultdict(lambda:"N/A")6 dd['key1']='abc'7 print(dd['key2'])