collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
namedtuple

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

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

# namedtuple(\'名称\', [属性list]):
Circle = namedtuple(\'Circle\', [\'x\', \'y\', \'r\'])

deque

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。
defaultdict

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。
OrderedDict

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, \'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
[\'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

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({\'g\': 2, \'m\': 2, \'r\': 2, \'a\': 1, \'i\': 1, \'o\': 1, \'n\': 1, \'p\': 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。
小结

collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。