Python附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作collections

defaultdict

defaultdict与dict类型不同，你不需要检查key是否存在，所以我们能这样做：

from collections import defaultdict
colours = (('Yasoob', 'Yellow'),('Ali', 'Blue'),('Arham', 'Green'),('Ali', 'Black'),('Yasoob', 'Red'),('Ahmed', 'Silver'),
)
favourite_colours = defaultdict(list)
for name, colour in colours:favourite_colours[name].append(colour)
print(favourite_colours)

运行输出：

# defaultdict(<type 'list'>,
#    {'Arham': ['Green'],
#     'Yasoob': ['Yellow', 'Red'],
#     'Ahmed': ['Silver'],
#     'Ali': ['Blue', 'Black']
# })

另一种重要的是例子就是：当你在一个字典中对一个键进行嵌套赋值时，如果这个键不存在，会触发keyError异常。 defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题。
首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子，然后提供一个使用defaultdict的解决方案。
问题：

some_dict = {}
some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
## 异常输出：KeyError: 'colours'

解决方案：

import collections
tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
some_dict = tree()
some_dict['colours']['favourite'] = "yellow"
## 运行正常

你可以用json.dumps打印出some_dict，例如：

import json
print(json.dumps(some_dict))
## 输出: {"colours": {"favourite": "yellow"}}

counter

Counter是一个计数器，它可以帮助我们针对某项数据进行计数。比如它可以用来计算每个人喜欢多少种颜色：

from collections import Counter
colours = (('Yasoob', 'Yellow'),('Ali', 'Blue'),('Arham', 'Green'),('Ali', 'Black'),('Yasoob', 'Red'),('Ahmed', 'Silver'),
)
favs = Counter(name for name, colour in colours)
print(favs)
## 输出:
## Counter({
##     'Yasoob': 2,
##     'Ali': 2,
##     'Arham': 1,
##     'Ahmed': 1
##  })

我们也可以在利用它统计一个文件，例如：

with open('filename', 'rb') as f:line_count = Counter(f)
print(line_count)

3、deque

deque提供了一个双端队列，你可以从头/尾两端添加或删除元素。要想使用它，首先我们要从collections中导入deque模块：

from collections import deque

现在，你可以创建一个deque对象。

d = deque()

它的用法就像python的list，并且提供了类似的方法，例如：

d = deque()
d.append('1')
d.append('2')
d.append('3')
print(len(d))
## 输出: 3
print(d[0])
## 输出: '1'
print(d[-1])
## 输出: '3'

你可以从两端取出(pop)数据：

d = deque(range(5))
print(len(d))
## 输出: 5
d.popleft()
## 输出: 0
d.pop()
## 输出: 4
print(d)
## 输出: deque([1, 2, 3])

我们也可以限制这个列表的大小，当超出你设定的限制时，数据会从对队列另一端被挤出去(pop)。
最好的解释是给出一个例子：

d = deque(maxlen=30)

现在当你插入30条数据时，最左边一端的数据将从队列中删除。

你还可以从任一端扩展这个队列中的数据：

d = deque([1,2,3,4,5])
d.extendleft([0])
d.extend([6,7,8])
print(d)
## 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

4、namedtuple

您可能已经熟悉元组。
一个元组是一个不可变的列表，你可以存储一个数据的序列，它和命名元组(namedtuples)非常像，但有几个关键的不同。
主要相似点是都不像列表，你不能修改元组中的数据。为了获取元组中的数据，你需要使用整数作为索引：

man = ('Ali', 30)
print(man[0])
## 输出: Ali

嗯，那namedtuples是什么呢？它把元组变成一个针对简单任务的容器。你不必使用整数索引来访问一个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)一样访问namedtuples，但namedtuples是不可变的。

from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry)
## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat')
print(perry.name)
## 输出: 'perry'

现在你可以看到，我们可以用名字来访问namedtuple中的数据。我们再继续分析它。一个命名元组(namedtuple)有两个必需的参数。它们是元组名称和字段名称。

在上面的例子中，我们的元组名称是Animal，字段名称是’name’，’age’和’type’。
namedtuple让你的元组变得自文档了。你只要看一眼就很容易理解代码是做什么的。
你也不必使用整数索引来访问一个命名元组，这让你的代码更易于维护。
而且，namedtuple的每个实例没有对象字典，所以它们很轻量，与普通的元组比，并不需要更多的内存。这使得它们比字典更快。

然而，要记住它是一个元组，属性值在namedtuple中是不可变的，所以下面的代码不能工作：

from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
perry.age = 42
## 输出:
## Traceback (most recent call last):
##     File "", line 1, in
## AttributeError: can't set attribute

你应该使用命名元组来让代码自文档，它们向后兼容于普通的元组，这意味着你可以既使用整数索引，也可以使用名称来访问namedtuple：

from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat")
print(perry[0])
## 输出: perry

最后，你可以将一个命名元组转换为字典，方法如下：

from collections import namedtuple
Animal = namedtuple('Animal', 'name age type')
perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat")
print(perry._asdict())
## 输出: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ...