collections 模块是 Python 标准库中的一个模块，提供了高效的容器数据类型，这些类型扩展了 Python 内置的标准数据类型，如列表、字典和元组。collections 模块中的数据结构不仅提高了代码的可读性，还在特定的应用场景中提高了性能。
collections模块中的数据类型包括：
- 命名元组（NamedTuple）。命名元组（在Python 3.6+中通过NamedTuple引入，Python 3.7+中直接集成到collections模块）提供了一种类似于元组的容器，但它允许你通过属性名而非索引来访问元素。这使得代码更加清晰和易于维护。
- 计数器（Counter）。Counter是一个字典的子类，用于计数可哈希对象。它是一个集合，其中元素被存储为字典的键，而它们的计数作为字典的值。Counter类提供了一系列方法来方便地处理计数数据，如计算元素的总和、更新计数、以及计算两个Counter对象的交集、并集和差集。
- 有序字典（OrderedDict）。OrderedDict是一个字典的子类，它记住了元素被添加到字典中的顺序。当迭代OrderedDict时，元素将按照它们被添加的顺序返回，这与普通字典不同，后者不保证元素的顺序。
- 默认字典（DefaultDict）。DefaultDict为字典中的每个键提供了一个默认值。当你尝试访问一个不存在的键时，DefaultDict会返回该键对应的默认值，而不是抛出一个KeyError。这避免了在访问字典之前需要显式地检查键是否存在的需要。
- 双端队列（deque）。deque（发音为“deck”或“double-ended queue”）是一个双端队列，它支持从两端快速添加（append）和弹出（pop）元素。这使得deque成为实现队列和栈的理想选择，同时也适用于其他需要高效插入和删除操作的场景。
- 链式映射（ChainMap）。ChainMap允许你将多个字典链接在一起，这样你就可以将它们当作一个单一字典来查找值。当在一个ChainMap中查找键时，它会在链接的字典中从左到右查找，直到找到该键为止。这对于在多个字典中查找数据而不希望合并它们时非常有用。
- 用户定义的映射类型（UserDict, UserList, UserString）。虽然这些类在Python 3.3及以后版本中被标记为过时（建议使用abc中的抽象基类来创建自定义容器），但它们曾经提供了一种方式，允许用户以面向对象的方式创建自定义的字典、列表和字符串类型。现在，推荐使用collections.abc模块中的MutableMapping、MutableSequence和MutableSet等抽象基类来定义自定义容器。
namedtuple()
namedtuple() 是一个工厂函数，用于创建具有命名字段的元组子类。它使得元组的每个字段可以通过名字而不仅仅是索引来访问。
主要特点：
- 字段访问：可以通过字段名称访问值，如x。
- 不变性：命名元组是不可变的，创建后不能更改其中的元素。
- 可迭代：可以像普通元组一样迭代。
- 自定义方法：可以定义 __repr__() 和 __str__() 方法以便于打印和调试。
用法：
from collections import namedtuple
# 创建一个名为 'Point' 的命名元组
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
# 创建一个 Point 实例
p = Point(10, 20)
# 访问字段
print(p.x) # 输出: 10
print(p.y) # 输出: 20
deque
deque（双端队列）是一个线程安全的、可以从两端快速添加和删除元素的双端队列数据结构。与列表相比，deque 在两端的操作时间复杂度为 O(1)，而列表在头部操作时间复杂度为 O(n)。
主要特点：
- 双端操作：支持从两端快速添加和删除元素。
- 旋转操作：支持向左或向右旋转元素。
- 线程安全：适用于多线程环境。
用法：
from collections import deque # 创建一个 deque 实例 d = deque([1, 2, 3]) # 从右侧添加元素 d.append(4) print(d) # 输出: deque([1, 2, 3, 4]) # 从左侧添加元素 d.appendleft(0) print(d) # 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4]) # 从右侧删除元素 d.pop() print(d) # 输出: deque([0, 1, 2, 3]) # 从左侧删除元素 d.popleft() print(d) # 输出: deque([1, 2, 3]) # 旋转 deque d.rotate(1) # 向右旋转 print(d) # 输出: deque([3, 1, 2]) d.rotate(-1) # 向左旋转 print(d) # 输出: deque([1, 2, 3])
Counter
Counter 是一个子类化的字典，用于计数可哈希对象。它的主要用途是统计元素的出现频率。
主要特点：
- 计数功能：自动处理计数任务。
- 常用操作：如 most_common() 方法可以获取出现频率最高的元素。
- 支持数学运算：支持与其他 Counter 对象的加法、减法等运算。
用法：
from collections import Counter
# 创建一个 Counter 实例
c = Counter('abracadabra')
# 获取元素计数
print(c) # 输出: Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})
# 获取最常见的 2 个元素
print(c.most_common(2)) # 输出: [('a', 5), ('b', 2)]
# 更新计数
c.update('abc')
print(c) # 输出: Counter({'a': 6, 'b': 3, 'r': 2, 'c': 2, 'd': 1})
# 减少计数
c.subtract('a')
print(c) # 输出: Counter({'a': 5, 'b': 3, 'c': 2, 'r': 2, 'd': 1})
OrderedDict
OrderedDict 是一个字典的子类，它保留了元素的插入顺序。标准字典在 Python 3.7 之后也保持插入顺序，但在之前的版本中，OrderedDict 提供了这个功能。
主要特点：
- 保持顺序：保留元素的插入顺序。
- 方法支持：提供 move_to_end() 方法来改变元素的位置。
用法：
from collections import OrderedDict
# 创建一个 OrderedDict 实例
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
# 输出按插入顺序排列的字典
print(od) # 输出: OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
# 插入新元素
od['d'] = 4
print(od) # 输出: OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
# 移动到末尾
od.move_to_end('a')
print(od) # 输出: OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('a', 1)])
defaultdict
defaultdict 是 dict 的一个子类，它提供了一个默认值工厂函数。如果尝试访问字典中不存在的键，会自动使用工厂函数创建一个默认值。
主要特点：
- 自动默认值：当访问不存在的键时，自动生成默认值。
- 灵活工厂函数：可以使用各种工厂函数，如 list、int、set 等。
用法：
from collections import defaultdict
# 创建一个 defaultdict 实例，默认值为列表
dd = defaultdict(list)
# 添加元素
dd['a'].append(1)
dd['b'].append(2)
dd['a'].append(3)
print(dd) # 输出: defaultdict(<class 'list'>, {'a': [1, 3], 'b': [2]})
# 默认值工厂函数返回的默认值
print(dd['c']) # 输出: []
ChainMap
ChainMap 是一个字典视图，用于将多个字典或映射合并为一个视图。它允许你在多个映射之间进行查找操作，而不需要实际合并这些映射。
主要特点：
- 虚拟合并：将多个映射合并为一个视图。
- 查找顺序：查找时按照创建顺序从前到后。
用法：
from collections import ChainMap
# 创建多个字典
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
# 创建 ChainMap 实例
cm = ChainMap(dict1, dict2)
# 查找值
print(cm['a']) # 输出: 1
print(cm['b']) # 输出: 2 (dict1 中的值覆盖了 dict2 中的值)
print(cm['c']) # 输出: 4
# 添加新字典
dict3 = {'d': 5}
cm = cm.new_child(dict3)
print(cm['d']) # 输出: 5
UserDict
UserDict 是一个用于创建自定义字典类的基类。它实际上是一个对内置字典对象的包装器，允许用户通过继承来实现自己的字典行为。
- 实现: UserDict 内部维护一个实际的字典对象 data，所有的操作都会委托给这个字典。
- 用途: 通过继承 UserDict，可以很容易地定制字典的行为，比如修改键值对的添加、删除、查找等操作。
from collections import UserDict
class MyDict(UserDict):
def __setitem__(self, key, value):
print(f'Setting {key} to {value}')
super().__setitem__(key, value)
my_dict = MyDict()
my_dict['a'] = 10 # 输出: Setting a to 10
UserList
UserList 是一个用于创建自定义列表类的基类。类似于 UserDict，它是对内置列表的包装，提供了一个简单的方式来定制列表的行为。
- 实现: UserList 维护一个实际的列表对象 data，所有的操作都会委托给这个列表。
- 用途: 继承 UserList 可以定制列表的添加、删除、排序等操作。
from collections import UserList
class MyList(UserList):
def append(self, item):
print(f'Appending {item}')
super().append(item)
my_list = MyList()
my_list.append(1) # 输出: Appending 1
UserString
UserString 是一个用于创建自定义字符串类的基类。它是对内置字符串的包装，允许用户定制字符串的操作。
- 实现: UserString 内部维护一个字符串对象 data，所有的字符串操作都会委托给这个对象。
- 用途: 继承 UserString 可以定制字符串的拼接、替换、大小写转换等操作。
from collections import UserString
class MyString(UserString):
def __str__(self):
return self.data.upper()
my_string = MyString("hello")
print(my_string) # 输出: HELLO
参考链接：
