collections模块
在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter: 计数器，主要用来计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典
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。
这时，namedtuple就派上了用场：
from collections import namedtuple
#namedtuple('名称', [属性list])
p = namedtuple("point",["x","y"])
p1 = p(1,2)
print(p)
print(p1)
print(p1.x)
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。
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')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：
有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}
li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
result = {}
for row in li:
if row > 66:
if 'key1' not in result:
result['key1'] = []
result['key1'].append(row)
else:
if 'key2' not in result:
result['key2'] = []
result['key2'].append(row)
print(result)
from collections import defaultdict
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
my_dict = defaultdict(list) #如果key不存在 则创建，并且默认值为空列表
#my_dict = defaultdict(tuple)
for value in values:
if value>66:
my_dict['k1'].append(value)
else:
my_dict['k2'].append(value)
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'Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
#输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})