collections是Python中一个非常强大的容器数据模块。
1.创建升级版的元组--namedtupe
Python的元组(1,2,3)具有不可变性，但是单独的元组在无法满足现有需求时，可以使用升级版的元组，使用namedtupe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。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = "问道编程"
__date__ = "2019/03/18 12:37"
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Ponit', ['x', 'y']) # 实例化一个tupe对象,并规定了对象数量以及属性：x、y
p = Point(1,3) # 赋值
print(p.x) # 通过属性访问数据
print(p.y)
2.创建升级版的列表--deque
使用list存储数据时，可以非常方便的进行查询和尾部操作（append、pop），但是在头部添加、删除时效率很低（最大时间复杂度为n），所以有了deque，可以实现高效的头、尾的操作，适合用于队列和栈：
from collections import deque
q = deque([1,2,3])
q.append(6) # [1,2,3,6] 同list一样进行尾部添加、删除操作
q.pop() # [1,2,3]
q.appendleft('x') # ['x',1,2,3] 头部添加
q.popleft() # [1,2,3] 头部删除
3.创建升级版字典--defaultdict
常用的dict使用键值对存储数据，但当使用key访问匹配的值，而key不存在时会报错，而使用defaultdict可以规定一个默认值，当使用不存在的key查询字典的值时，会返回一个指定的默认值：
from collections import defaultdict
d = defaultdict(lambda: 'N/A') # 创建defaultdict对象，是字典类型的子集，并规矩默认值是 N/A
d['a'] = 1
print(d['a']) # 1 正常输出
print(d['b']) # N/A key不存在时，输出默认值
4.创建有顺序的字典--OrderedDict
常用的dict是不记录键值对顺序的，使用OrderedDict可以创建相对有序的字典，该类型可记录字典的输入顺序，但不能自动进行排序：
from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d['a'] = 1
d['b'] = 2
print(d.keys()) # ['a','b'] 会按照key值的录入顺序进行打印
5.创建多个字典的映射--ChainMap
官方解释：一个 ChainMap 类是为了将多个映射快速的链接到一起，这样它们就可以作为一个单元处理。它通常比创建一个新字典和多次调用 update() 要快很多。
通俗的说，是创建一将多个字典链接到一起的映射，底层通过list实现，查询时，从第一个字典映射开始查，如果第一个字典没有，查询第二个，依次类推，但是更新、删除数据时仅对于第一个字典映射操作。
通常在进行拼接命令行时，可以对参数进行优先选择，比如用户输入数据、环境传入、默认值。
参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html
6.功能强大的列表计数功能--Counter
from collections import Counter
arr = [1,2,3,3,3,6,2,2,2] # 1出现1次，2出现4次，3出现3次，6出现1次
print(arr.count(3)) # 3 可以使用list的count方法获取指定值的出现次数
cou = Counter(arr)
pirnt(cou) # Counter({3: 3, 2: 2, 1: 1, 5: 1, 6: 1}) 属于字典的子集
for k,v in cou.items():
print(k,v) # 对Counter进行遍历，打印结果
print(cou.most_common(2)) # [(3,3),(2,2)] 返回出现次数最高的前两个数字及次数