collections是Python內(nèi)建的一個集合模塊，提供了許多有用的集合類。

namedtuple

我們知道tuple可以表示不變集合，例如，一個點的二維坐標(biāo)就可以表示成：
>>> p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個坐標(biāo)的。
定義一個class又小題大做了，這時，namedtuple就派上了用場：

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

namedtuple是一個函數(shù)，它用來創(chuàng)建一個自定義的tuple對象，并且規(guī)定了tuple元素的個數(shù)，并可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。
這樣一來，我們用namedtuple可以很方便地定義一種數(shù)據(jù)類型，它具備tuple的不變性，又可以根據(jù)屬性來引用，使用十分方便。

可以驗證創(chuàng)建的Point對象是tuple的一種子類：

>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True

類似的，如果要用坐標(biāo)和半徑表示一個圓，也可以用namedtuple定義：

# namedtuple('名稱', [屬性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存儲數(shù)據(jù)時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性存儲，數(shù)據(jù)量大的時候，插入和刪除效率很低。
deque是為了高效實現(xiàn)插入和刪除操作的雙向列表，適合用于隊列和棧：

>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了實現(xiàn)list的append()和pop()外，還支持appendleft()和popleft()，這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。

defaultdict

使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個默認值，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，返回默認值
'N/A'

注意默認值是調(diào)用函數(shù)返回的，而函數(shù)在創(chuàng)建defaultdict對象時傳入。
除了在Key不存在時返回默認值，defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。

OrderedDict

使用dict時，Key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定Key的順序。
如果要保持Key的順序，可以用OrderedDict：

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是無序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> 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會按照插入的順序排列，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的順序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以實現(xiàn)一個FIFO（先進先出）的dict，當(dāng)容量超出限制時，先刪除最早添加的Key：

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):#初始化
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        #super() 函數(shù)是用于調(diào)用父類(超類)的一個方法。相當(dāng)于super（）.__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0 #傳入的key如果前面有重名的containsKey為1否則為0
        #下面的if只在隊列已滿而且key不重名 執(zhí)行
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:#遇到重名的key不管隊列是不是滿的先刪除key相同的元素
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)#將（key,value）添加到Dict中，這也是繼承了父類的方法。

ChainMap

ChainMap可以把一組dict串起來并組成一個邏輯上的dict。ChainMap本身也是一個dict，但是查找的時候，會按照順序在內(nèi)部的dict依次查找。
什么時候使用ChainMap最合適？舉個例子：應(yīng)用程序往往都需要傳入?yún)?shù)，參數(shù)可以通過命令行傳入，可以通過環(huán)境變量傳入，還可以有默認參數(shù)。我們可以用ChainMap實現(xiàn)參數(shù)的優(yōu)先級查找，即先查命令行參數(shù)，如果沒有傳入，再查環(huán)境變量，如果沒有，就使用默認參數(shù)。

下面的代碼演示了如何查找user和color這兩個參數(shù)：

from collections import ChainMap
import os, argparse

# 構(gòu)造缺省參數(shù):
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}

# 構(gòu)造命令行參數(shù):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 組合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印參數(shù):
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])
沒有任何參數(shù)時，打印出默認參數(shù)：

$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest
當(dāng)傳入命令行參數(shù)時，優(yōu)先使用命令行參數(shù)：

$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同時傳入命令行參數(shù)和環(huán)境變量，命令行參數(shù)的優(yōu)先級較高：

$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

Counter

Counter是一個簡單的計數(shù)器，例如，統(tǒng)計字符出現(xiàn)的個數(shù)：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})

Counter實際上也是dict的一個子類，上面的結(jié)果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出現(xiàn)了兩次，其他字符各出現(xiàn)了一次。

小結(jié)

collections模塊提供了一些有用的集合類，可以根據(jù)需要選用。