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。
>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})```
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。
