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collections模块
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from collections import namedtuple, deque, OrderedDict, defaultdict, Counter
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namedtuple:可以使用名字来访问元素内容的tuple
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# 1，坐标
Point = namedtuple('point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p)
print(p.x)
print(p.y)
# 2，用坐标和半径表示一个圆
Circle = namedtuple('circle', ['x', 'y', 'r'])
c = Circle(3, 4, 2)
print(c)
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deque:双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
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
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q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('d')
q.appendleft('xx')
print(q)
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OrderedDict:有序字典
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
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item = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
d = dict(item)
print(d) # dict的Key是无序的
od = OrderedDict(item)
print(d) # OrderedDict的Key是有序的
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defaultdict:带有默认值的字典
语法：defaultdict(callable) # 参数必须是可调用的
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# 有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中
values = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 90]
# 方式1：原生字典处理方式
dict1 = {}
for v in values:
print('xxx', v)
if v > 66:
if 'key1' not in dict1:
dict1['key1'] = []
dict1['key1'].append(v)
else:
if 'key2' not in dict1:
dict1['key2'] = []
dict1['key2'].append(v)
print('dict1', dict1)
# 方式2：default处理方式
dict2 = defaultdict(list)
for v in values:
if v > 66:
dict2['key1'].append(v)
else:
dict2['key2'].append(v)
print('dict2', dict2)
# 例子2: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
dict3 = defaultdict(lambda: 'N/A')
dict3['key1'] = 10
print(dict3['key1'], dict3['key2'])
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Counter:计数器，主要用来计数
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数值作为value。
计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）【ps:这里可以是0和负数有点不能理解】。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
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c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)