collections 是 Python 标准库中一个非常重要的模块，它提供了许多有用的容器数据类型，作为内置容器（如 list, dict, set, tuple）的替代或增强。这些专用容器数据类型可以解决各种特定的编程问题。

1. 主要容器类型 #

1.1 namedtuple() - 命名元组工厂函数 #

创建具有命名字段的元组子类，使代码更易读。

from collections import namedtuple

# 创建一个名为'Point'的命名元组，具有x和y字段
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(11, y=22)
print(p.x, p.y)  # 11 22
print(p[0] + p[1])  # 33

特点：

• 内存效率高（与普通元组相同）
• 可以通过属性名或索引访问字段
• 不可变（immutable）

应用场景：

• 替代只有属性的简单类
• 数据库记录
• CSV/JSON数据处理

1.2 deque - 双端队列 #

线程安全、快速从两端添加或删除元素。

from collections import deque

d = deque('ghi')
d.append('j')        # 右端添加
d.appendleft('f')    # 左端添加
d.pop()              # 右端删除
d.popleft()          # 左端删除

特点：

• 从两端操作的复杂度为O(1)
• 支持最大长度限制
• 支持旋转操作（rotate()）

应用场景：

• 实现队列和栈
• 滑动窗口算法
• 最近使用项缓存

1.3 ChainMap - 链式映射 #

将多个字典或映射链接在一起，形成一个单一视图。

from collections import ChainMap

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'b': 4}
chain = ChainMap(dict1, dict2)

print(chain['a'])  # 1 (来自dict1)
print(chain['b'])  # 2 (来自dict1，优先)
print(chain['c'])  # 3 (来自dict2)

特点：

• 查找按顺序检查所有映射
• 写操作只影响第一个映射
• 不合并数据，保持原始映射

应用场景：

• 多层配置管理
• 模拟作用域（如变量查找）
• 命令行参数优先级处理

1.4 Counter - 计数器 #

用于计数可哈希对象的字典子类。

from collections import Counter

cnt = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])
print(cnt)  # Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

# 常用操作
print(cnt.most_common(1))  # [('blue', 3)]
cnt.update(['red', 'yellow'])  # 更新计数

特点：

• 元素存储为字典键，计数存储为字典值
• 支持算术运算（+, -, &, |）
• 提供多种统计方法

应用场景：

• 词频统计
• 数据分布分析
• 购物车商品计数

1.5 OrderedDict - 有序字典 #

记住元素插入顺序的字典。

from collections import OrderedDict

d = OrderedDict()
d['first'] = 1
d['second'] = 2
d['third'] = 3

print(list(d.keys()))  # ['first', 'second', 'third']

# 保持插入顺序，即使键被更新
d['first'] = 100
print(list(d.keys()))  # ['first', 'second', 'third']

特点：

• Python 3.7+ 中普通dict也保持顺序，但OrderedDict有额外方法
• 支持反向迭代（reversed()）
• 支持顺序敏感的比较操作

应用场景：

• 需要保持插入顺序的场景
• 实现LRU缓存
• 配置项的顺序保存

1.6 defaultdict - 默认字典 #

在键不存在时自动创建默认值的字典。

from collections import defaultdict

dd = defaultdict(list)  # 默认值为空列表
dd['colors'].append('red')
dd['colors'].append('blue')

print(dd)  # defaultdict(<class 'list'>, {'colors': ['red', 'blue']})

特点：

• 必须提供默认值工厂函数
• 键不存在时自动调用工厂函数
• 减少键存在性检查代码

应用场景：

• 分组和分类数据
• 构建多值字典
• 树状数据结构

2. 其他有用工具 #

2.1 UserDict, UserList, UserString #

这些是包装类，便于创建自定义的字典、列表或字符串类。

from collections import UserDict

class MyDict(UserDict):
    def __missing__(self, key):
        return 'default'

2.2 abc 模块中的抽象基类 #

虽然不在collections中，但与之相关：

• Container
• Iterable
• Sized
• Mapping
• Sequence

3. 使用建议 #

1. 性能考虑：

   • deque 适合频繁的两端操作
   • defaultdict 可以减少键检查开销
   • Counter 比手动计数更高效

2. 代码可读性：

   • namedtuple 使代码更自文档化
   • ChainMap 明确表达多层查找意图

3. 功能扩展：

   • 继承这些专用容器可以方便地创建自定义数据结构

collections 模块的这些工具可以显著简化许多常见编程任务，使代码更简洁、更高效，同时提高可读性。