collections
collections为python提供了一些加强版的数据结构，当前有：
>>> collections.__all__
['deque', 'defaultdict', 'namedtuple', 'UserDict', 'UserList', 'UserString', 'Counter', 'OrderedDict', 'ChainMap', 'Awaitable', 'Coroutine', 'AsyncIterable', 'AsyncIterator', 'AsyncGenerator', 'Hashable', 'Iterable', 'Iterator', 'Generator', 'Reversible', 'Sized', 'Container', 'Callable', 'Collection', 'Set', 'MutableSet', 'Mapping', 'MutableMapping', 'MappingView', 'KeysView', 'ItemsView', 'ValuesView', 'Sequence', 'MutableSequence', 'ByteString']
这里暂时把常见的，我用到的数据结构整理出来，之后有时间再继续添加。
1.OrderedDict
OrderedDict 可以理解为有序的dict，底层源码是通过双向链表来实现，每一个元素为一个map存储key-value。
>>> p = collections.OrderedDict()
>>> p["a"]=1
>>> p["b"]=2
>>> p["c"]=3
>>> print(p)
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
OrderedDict提供了下面的一些api。
>>> p.
p.clear( p.fromkeys( p.items( p.move_to_end( p.popitem( p.update(
p.copy( p.get( p.keys( p.pop( p.setdefault( p.values(
简单地试一下update，pop，move_to_end和clear
>>> keys=["apple", "banana", "cat"]
>>> value=[4, 5, 6]
# update
>>> p.update(zip(keys,value))
>>> p
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('apple', 4), ('banana', 5), ('cat', 6)])
# pop
>>> p.pop('a')
1
>>> p
OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('apple', 4), ('banana', 5), ('cat', 6)])
# move_to_end
>>> p.move_to_end('b')
>>> p
OrderedDict([('c', 3), ('apple', 4), ('banana', 5), ('cat', 6), ('b', 2)])
# del
>>> del(p['c'])
>>> p
OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 5), ('cat', 6), ('b', 2)])
# clear
>>> p.clear()
>>> p
OrderedDict()
2.namedtuple
当tuple太长的时候，有时候就不知道数据的对应关系，namedtuple就是给tuple的元素命名。
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> Point.__doc__ # docstring for the new class
'Point(x, y)'
>>> p = Point(11, y=22) # instantiate with positional args or keywords
namedtuple既支持tupleindex的访问方式，也支持通过属性访问
>>> p[0] + p[1] # indexable like a plain tuple
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>>> x, y = p # unpack like a regular tuple
>>> x, y
(11, 22)
>>> p.x + p.y # fields also accessible by name
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namedtuple和dict的互转，严格说是与OrderedDict互转，因为_asdict返回的是一个OrderedDict
>>> d = p._asdict() # convert to a dictionary
>>> d
OrderedDict([('x', 11), ('y', 22)])
>>> Point(**d) # convert from a dictionary Point(x=11, y=22)
>>> p._replace(x=100) # _replace() is like str.replace() but targets named fields
Point(x=100, y=22)
关于namedtuple的思考，我觉得大多数情况下，namedtuple都是可以用OrderedDict完美替换的，但是如果说我们需要一个OrderedDict模板的时候，像如下情况，namedtuple就更加有效率：
>>> a=Point(1,1)
>>> b=Point(2,2)
>>> a
Point(x=1, y=1)
>>> b
Point(x=2, y=2)
3.deque
deque是一个双向链表，针对list连续的数据结构插入和删除进行优化。提供以下的api：
>>> deque.
deque.append( deque.clear( deque.count( deque.extendleft( deque.insert( deque.mro( deque.popleft( deque.reverse(
deque.appendleft( deque.copy( deque.extend( deque.index( deque.maxlen deque.pop( deque.remove( deque.rotate(
简单体验一把rotate 和 reverse。
>>> a=deque(range(6))
>>> a
deque([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> a.rotate()
>>> a
deque([5, 0, 1, 2, 3, 4])
>>> a.reverse()
>>> a
deque([4, 3, 2, 1, 0, 5])
4.defaultdict
defaultdict当修改未初始化的key-value时，会用默认值替换，其他功能与dict相同：
>>> a=defaultdict(list) # list's default value is []
>>> a["first"].append(1)
>>> a
defaultdict(<class 'list'>, {'first': [1]})
>>> a["second"].append(1)
>>> a
defaultdict(<class 'list'>, {'first': [1], 'second': [1]})
>>> b=defaultdict(int) # int's default value is 0
>>> b["a"] +=1
>>> b["b"] +=10
>>> b
同时初始化时，可以通过callback函数传入初始化值：
>>> c=defaultdict(lambda :1) # default value is 1
>>> c["c"] +=1
>>> c
defaultdict(<function <lambda> at 0x101a25488>, {'c': 2})
5.Counter
Counter是dict的子类，所以操作同dict，在此基础上，又添加了most_common(),elements().
>>> from collections import Counter
>>> a=Counter("abca")
>>> a
Counter({'a': 2, 'b': 1, 'c': 1})
>>> a["a"]
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>>> a.elements()
<itertools.chain object at 0x10190ed30>
>>> sorted(a.elements())
['a', 'a', 'b', 'c']
>>> a.most_common(1)
[('a', 2)]
>>> a.most_common()
[('a', 2), ('b', 1), ('c', 1)]
小结
嗯，通过学习collections，我觉得自己的script可以写得更加pythonic，哈哈，希望明天会更好！Work by day， study by month， plan by year.
