整理自：博客 & Python中文
常用的有：defaultdict、deque、Ccounter
defaultdict 对象
class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])
1）在有dict的情况下为何使用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：
2) default_factory如何设置：
第一个参数 default_factory 提供了一个初始值。它默认为 None 。所有的其他参数都等同与 dict 构建器中的参数对待，包括关键词参数。我的理解是若不设置default_factory,则当查找一个不存在的键时，就会报错：
>>> d = defaultdict() # 没有初始化参数default_factory >>> d defaultdict(None, {}) >>> d['a'] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'a'
那么，default_factory可以取哪些可调用方法呢？有很多: list, set, int, lambda :None, lambda :0 等等。
- list
-
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] >>> d = defaultdict(list) # 对于不存在的键，返回list（） >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) # d[k]就是列表 ... >>> sorted(d.items()) [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
>>> d = defaultdict(list) >>> d defaultdict(<class 'list'>, {}) >>> d['a'] # 键‘a’不存在，则赋予空列表。相当于a=list() [] >>> d defaultdict(<class 'list'>, {'a': []}) # 注意到‘a’虽不存在，但也被添加到字典里
- set
-
>>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)] >>> d = defaultdict(set) # set() >>> for k, v in s: ... d[k].add(v) # d[k]就是集合 ... >>> sorted(d.items()) [('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]
- int
>>> s = 'mississippi' >>> d = defaultdict(int) # int()总是为0 >>> for k in s: ... d[k] += 1 ... >>> sorted(d.items()) [('i', 4), ('m', 1), ('p', 2), ('s', 4)]
- lambda :None
-
>>> d = defaultdict(lambda : None) # f = lambda : None. f()总是返回None. 这个例子就没有上面那么有实际意义 >>> d['a'] >>> d defaultdict(<function <lambda> at 0x0000025FF637F048>, {'a': None}) >>> d['a']+4 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'
- lambda :0
-
>>> d = defaultdict(lambda : 0) # f = lambda : 0. f()总是返回None. 这个例子其实和int（）一样了 >>> d defaultdict(<function <lambda> at 0x0000025FF606A0D0>, {}) >>> d['a'] 0 >>> d['a']+=1 >>> d defaultdict(<function <lambda> at 0x0000025FF606A0D0>, {'a': 1})
deque 对象
class collections.deque([iterable[, maxlen]])
返回一个新的双向队列对象，从左到右初始化(用方法 append()) ，从 iterable （迭代对象) 数据创建。如果 iterable 没有指定，新队列为空。
Deque队列是由栈或者queue队列生成的（发音是 “deck”，”double-ended queue”的简称）。Deque 支持线程安全，内存高效添加(append)和弹出(pop)，从两端都可以，两个方向的大概开销都是 O(1) 复杂度。
虽然 list 对象也支持类似操作，不过这里优化了定长操作和 pop(0) 和 insert(0, v) 的开销。它们引起 O(n) 内存移动的操作，改变底层数据表达的大小和位置。
如果 maxlen 没有指定或者是 None ，deques 可以增长到任意长度。否则，deque就限定到指定最大长度。一旦限定长度的deque满了，当新项加入时，同样数量的项就从另一端弹出。限定长度deque提供类似Unix filter tail 的功能。它们同样可以用与追踪最近的交换和其他数据池活动。
双向队列(deque)对象支持以下方法：
最常用的不过：append, appendleft, extend, extendleft, pop, popleft
>>> deq = deque(list(),5) >>> deq deque([], maxlen=5) >>> deq.append([1,2,3,4]) >>> deq.append(0) >>> deq.append(0) >>> deq.append(0) >>> deq.append(0) >>> deq deque([[1, 2, 3, 4], 0, 0, 0, 0], maxlen=5) # 因为设定了最大长度，所以再次添加6的时候，前端出队列 >>> deq.append(6) >>> deq deque([0, 0, 0, 0, 6], maxlen=5)
双向队列(deque)对象支持以下方法：
append(x)-
添加 x 到右端。
appendleft(x)-
添加 x 到左端。
clear()-
移除所有元素，使其长度为0.
copy()-
创建一份浅拷贝。
3.5 新版功能.
count(x)-
计算deque中个数等于 x 的元素。
3.2 新版功能.
extend(iterable)-
扩展deque的右侧，通过添加iterable参数中的元素。
extendleft(iterable)-
扩展deque的左侧，通过添加iterable参数中的元素。注意，左添加时，在结果中iterable参数中的顺序将被反过来添加。
index(x[, start[, stop]])-
返回第 x 个元素（从 start 开始计算，在 stop 之前）。返回第一个匹配，如果没找到的话，升起
ValueError。3.5 新版功能.
insert(i, x)-
在位置 i 插入 x 。
如果插入会导致一个限长deque超出长度 maxlen 的话，就升起一个
IndexError。3.5 新版功能.
pop()-
移去并且返回一个元素，deque最右侧的那一个。如果没有元素的话，就升起
IndexError索引错误。
popleft()-
移去并且返回一个元素，deque最左侧的那一个。如果没有元素的话，就升起
IndexError索引错误。
remove(value)-
移去找到的第一个 value。 如果没有的话就升起
ValueError。
reverse()-
将deque逆序排列。返回
None。
deque 其他用法
1. 过滤功能
def tail(filename, n=10): 'Return the last n lines of a file' with open(filename) as f: return deque(f, n)
>>> s=[1,2,3,4,5,6] >>> deque(s,3) deque([4, 5, 6], maxlen=3)
文档里还有一些稍微复杂的例子。下面是python中栈和队列的另一种表现：
栈直接用列表实现：
The list methods make it very easy to use a list as a stack, where the last element added is the first element retrieved (“last-in, first-out”). To add an item to the top of the stack, use append(). To retrieve an item from the top of the stack, use pop() without an explicit index. For example:
>>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]
队列就是上面的deque：（列表插入或删除都太低效了，所以用双向队列来实现）
It is also possible to use a list as a queue, where the first element added is the first element retrieved (“first-in, first-out”); however, lists are not efficient for this purpose. While appends and pops from the end of list are fast, doing inserts or pops from the beginning of a list is slow (because all of the other elements have to be shifted by one).
To implement a queue, use collections.deque which was designed to have fast appends and pops from both ends. For example:
>>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
Counter 对象
一个计数器工具提供快速和方便的计数。比如
>>> # Tally occurrences of words in a list
>>> cnt = Counter()
>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
... cnt[word] += 1
>>> cnt
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})
class collections.Counter([iterable-or-mapping])
一个 Counter 是一个 dict 的子类，用于计数可哈希对象。它是一个集合，元素像字典键(key)一样存储，它们的计数存储为值。计数可以是任何整数值，包括0和负数。 Counter 类有点像其他语言中的 bags或multisets。
元素从一个 iterable 被计数或从其他的 mapping (or counter)初始化：
>>> c = Counter() # a new, empty counter
>>> c = Counter('gallahad') # a new counter from an iterable
>>> c = Counter({'red': 4, 'blue': 2}) # a new counter from a mapping
>>> c = Counter(cats=4, dogs=8) # a new counter from keyword args
Counter对象有一个字典接口，如果引用的键没有任何记录，就返回一个0，而不是弹出一个 KeyError :
>>> c = Counter(['eggs', 'ham'])
>>> c['bacon'] # count of a missing element is zero
0
设置一个计数为0不会从计数器中移去一个元素。使用 del 来删除它:
>>> c['sausage'] = 0 # counter entry with a zero count
>>> del c['sausage'] # del actually removes the entry