collections
collections是日常工作中的重点、高频模块，常用类型有：
计数器（Counter）
双向队列（deque）
默认字典（defaultdict）
有序字典（OrderedDict）
可命名元组（namedtuple）
1. Counter
Counter作为字典dicit（）的一个子类用来进行hashtable计数，将元素进行数量统计，计数后返回一个字典，键值为元素，值为元素个数
常用方法：
| most_common(int) | 按照元素出现的次数进行从高到低的排序，返回前int个元素的字典 |
| elements | 返回经过计算器Counter后的元素，返回的是一个迭代器 |
| update | 和set集合的update一样，对集合进行并集更新 |
| substract | 和update类似，只是update是做加法，substract做减法,从另一个集合中减去本集合的元素 |
| iteritems | 返回由Counter生成的字典的所有item |
| iterkeys | 返回由Counter生成的字典的所有key |
| itervalues | 返回由Counter生成的字典的所有value |
示例：
#coding=utf-8
from collections import Counter
str = "abcbcaccbbad"
li = ["a","b","c","a","b","b"]
d = {"1":3, "3":2, "17":2}
#Counter获取各元素的个数，返回字典
print ("Counter(s):", Counter(str))
print ("Counter(li):", Counter(li))
print ("Counter(d):", Counter(d))
#most_common(int)按照元素出现的次数进行从高到低的排序，返回前int个元素的字典
d1 = Counter(str)
print ("d1.most_common(2):",d1.most_common(2))
#elements返回经过计算器Counter后的元素，返回的是一个迭代器
print ("sorted(d1.elements()):", sorted(d1.elements()))
print ('''("".join(d1.elements())):''',"".join(d1.elements()))
#若是字典的话返回value个key
d2 = Counter(d)
print("若是字典的话返回value个key:", sorted(d2.elements()))
#update和set集合的update一样，对集合进行并集更新
print ("d1.update("sas1"):",d1.update("sas1"))
>>>> Counter(s): Counter({'b': 4, 'c': 4, 'a': 3, 'd': 1})
>>>> Counter(li): Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})
>>>> Counter(d): Counter({'1': 3, '3': 2, '17': 2})
>>>> d1.most_common(2): [('b', 4), ('c', 4)]
>>>> sorted(d1.elements()): ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'd']
>>>> ("".join(d1.elements())): aaabbbbccccd
>>>> ['1', '1', '1', '17', '17', '3', '3']
2. deque
deque属于高性能的数据结构之一，常用方法如下：
| append | 队列右边添加元素 |
| appendleft | 队列左边添加元素 |
| clear | 清空队列中的所有元素 |
| count | 返回队列中包含value的个数 |
| extend | 队列右边扩展，可以是列表、元组或字典，如果是字典则将字典的key加入到deque |
| extendleft | 同extend，在左边扩展 |
| pop | 移除并返回队列右边的元素 |
| popleft | 移除并返回队列左边的元素 |
| remove（value） | 移除队列第一个出现的元素 |
| reverse | 队列的所有元素进行反转 |
| rotate（n） | 对队列数进行移动 |
3. defaultdict
默认字典，字典的一个子类，继承所有字典的方法，默认字典在进行定义初始化的时候得指定字典值有默认类型
dic = defaultdict(dict)
dic["k1"].update({"asdsa":"123"})
print (dic)
>>> defaultdict(<class 'dict'>, {'k1': {'asdsa': '123'}})
注：字典dic在定义的时候就定义好了值为字典类型,虽然现在字典中还没有键值 k1，但仍然可以执行字典的update方法. 这种操作方式在传统的字典类型中是无法实现的,必须赋值以后才能进行值得更新操作，否则会报错。
4. OrderedDict
有序字典也是字典的一个子类
传统方法进行字典排序
#定义传统字典
dic1 = dict()
# 按顺序添加字典内容
dic1['a'] = '123'
dic1['b'] = 'jjj'
dic1['c'] = '394'
dic1['d'] = '999'
print(dic1) # 结果： {'a': '123', 'c': '394', 'b': 'jjj', 'd': '999'}
# 排序
dic1_key_list = []
for k in dic1.keys():
dic1_key_list.append(k)
dic1_key_list.sort()
for key in dic1_key_list:
print('dic1字典排序结果 %s:%s' %(key,dic1[key]))
使用OrderedDict对字典进行排序
#定义有序字典
dic2 = OrderedDict()
dic2['a'] = '123'
dic2['b'] = 'jjj'
dic2['c'] = 'abc'
dic2['d'] = '999'
for k, v in dic2.iteritems():
print('有序字典：%s:%s' %(k,v))
5. namedtuple
namedtuple由自己的类工厂namedtuple()进行创建，而不是由表中的元组进行初始化，通过namedtuple创建类的参数包括类名称和一个包含元素名称的字符串
常用方法示例：
#coding=utf-8
from collections import namedtuple
p = namedtuple("person", "name,age,sex")
print (type(p))
zhanglin = p("zhanglin",30,"male")
print(zhanglin)
print(zhanglin.name,zhanglin.age)
>>> <class 'type'>
>>> person(name='zhanglin', age=30, sex='male')
>>> zhanglin 30
rename参数使用
使用namedtuple()来创建类的时候，传递的成员属性参数名称不能非法(不能重复，不能为系统标识符)，否则会报错
try:
pp = namedtuple("person","name,age,class,sex")
print(pp._fields)
lili = pp("lili",20,"aa","male")
except Exception as e:
print("error",e)
>>> error Type names and field names cannot be a keyword: 'class'
输入错误非我们可以控制，namedtuple提供rename=True参数会使系统自动的将错误的参数通过“下划线+参数索引”的方式将参数名称替换
try:
pp = namedtuple("person","name,age,class,sex",rename=True)
print(pp._fields)
lili = pp("lili",20,"aa","male")
except Exception as e:
print("error",e)
>>> ('name', 'age', '_2', 'sex')