本文主要参考廖雪峰Python教程以及ZiWenXie
前面提到字典是无序的，但有时我们需要有序的字典，这时就要用到Python标准库中的collections包了。
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namedtuple
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。
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2
#类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义
Circle=namedtuple(`Circle`,["x","y","r"]) #namedtuple("名称"，[属性list])
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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是线性存储的单链表数据结构，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，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。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"])
>>>q.popleft()
>>>q
deque(["a","b","c","x"])
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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'
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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,如果想让OrderedDict以key或者value排序，可以使用sorted()方法。
>>>d = {"c":3,"a":1,"b":2,"d":4}
>>>OrderedDict(sorted(d.items),key=lambda d: d[0], reverse=True) #按key排序
OrderedDict( [('d', 4), ('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)])
>>>OrderedDict(sorted(d.items()),key=lambda d: d[0], reverse=True) #按value排序
OrderedDict( [('d', 4), ('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)])
#也可以自定义一些排序条件
>>>OrderedDict(sorted(d.items()),key=lambda d: len(d[0]), reverse=False) #按key长度排序
还可以使用move_to_end(key,last=True)来改变OrderedDict对象的key-value顺序，通过这个方法可以将OrderedDict中任意一个key-value插入到开头或者结尾。
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ChainMap
ChainMap可以将多个dict组成一个类似list，类似合并字典，较update效率高。
>>>from collections import ChainMap
>>>a={"a":"A","b":"B"}
>>>b={"c":"C","d":"D"}
>>>m=ChainMap(a,b)
>>>m
ChainMap({"a":"A","b":"B"},{"c":"C","d":"D"})
>>>m["a"]
A
>>>m["b"]
B
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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()
>>> 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})
