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collections是 Python 内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
namedtuple
我们知道 tuple 可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
>>> p = (1, 2)
但是，看到 (1, 2)，很难看出这个tuple 是用来表示一个坐标的。
定义一个 class 又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的 tuple 对象，并且规定了 tuple 元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用 tuple 的某个元素。
这样一来，我们用 namedtuple 可以很方便地定义一种数据类型，它具备 tuple 的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
可以验证创建的 Point 对象是 tuple 的一种子类：
>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用 namedtuple 定义：
# namedtuple('名称', [属性 list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque
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：
>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了实现 list 的 append() 和pop()外，还支持 appendleft() 和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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：
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1 存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2 不存在，返回默认值
'N/A'
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建 defaultdict 对象时传入。
除了在 Key 不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟 dict 是完全一样的。
OrderedDict
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：
>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict 的 Key 是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict 的 Key 是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意，OrderedDict的 Key 会按照插入的顺序排列，不是 Key 本身排序：
>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 按照插入的 Key 的顺序返回
['z', 'y', 'x']
OrderedDict可以实现一个 FIFO（先进先出）的 dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的 Key：
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print('remove:', last)
if containsKey:
del self[key]
print('set:', (key, value))
else:
print('add:', (key, value))
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)
ChainMap
ChainMap可以把一组 dict 串起来并组成一个逻辑上的 dict。ChainMap 本身也是一个 dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的 dict 依次查找。
什么时候使用 ChainMap 最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用 ChainMap 实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。
下面的代码演示了如何查找 user 和color这两个参数：
from collections import ChainMap
import os, argparse
# 构造缺省参数:
defaults = {'color': 'red',
'user': 'guest'
}
# 构造命令行参数:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }
# 组合成 ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
# 打印参数:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])
没有任何参数时，打印出默认参数：
$ python3 use_chainmap.py
color=red
user=guest
当传入命令行参数时，优先使用命令行参数：
$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob
同时传入命令行参数和环境变量，命令行参数的优先级较高：
$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob
Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('programming')
>>> for ch in 'programming':
... c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
>>> c.update('hello') # 也可以一次性 update
>>> c
Counter({'r': 2, 'o': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'l': 2, 'p': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1, 'h': 1, 'e': 1})
Counter实际上也是 dict 的一个子类，上面的结果可以看出每个字符出现的次数。
小结
collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。
参考源码
use_collections.py
