collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。Python拥有一些内置的数据类型，比如str, int, list, tuple, dict等， collections模块在这些内置数据类型的基础上，提供了几个额外的数据类型：

  • namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类
  • deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
  • Counter: 计数器，主要用来计数
  • OrderedDict: 有序字典
  • defaultdict: 带有默认值的字典

一、namedtuple

namedtuple主要用来产生可以使用名称来访问元素的数据对象，通常用来增强代码的可读性， 在访问一些tuple类型的数据时尤其好用。示例如下：

 1# -*- coding: utf-8 -*-
 2"""
 3# code from www.361way.com
 4比如我们用户拥有一个这样的数据结构，每一个对象是拥有三个元素的tuple。
 5使用namedtuple方法就可以方便的通过tuple来生成可读性更高也更好用的数据结构。
 6"""
 7from collections import namedtuple
 8websites = [
 9    ('Sohu', 'http://www.google.com/', u'张朝阳'),
10    ('Sina', 'http://www.sina.com.cn/', u'王志东'),
11    ('163', 'http://www.163.com/', u'丁磊')
12]
13Website = namedtuple('Website', ['name', 'url', 'founder'])
14for website in websites:
15    website = Website._make(website)
16    print website
17# Result:
18Website(name='Sohu', url='http://www.google.com/', founder=u'\u5f20\u671d\u9633')
19Website(name='Sina', url='http://www.sina.com.cn/', founder=u'\u738b\u5fd7\u4e1c')
20Website(name='163', url='http://www.163.com/', founder=u'\u4e01\u78ca')

二、deque

deque其实是 double-ended queue 的缩写，翻译过来就是双端队列，它最大的好处就是实现了从队列 头部快速增加和取出对象: .popleft(), .appendleft() 。你可能会说，原生的list也可以从头部添加和取出对象啊？就像这样：

1l.insert(0, v)
2l.pop(0)

但是值得注意的是，list对象的这两种用法的时间复杂度是 O(n) ，也就是说随着元素数量的增加耗时呈 线性上升。而使用deque对象则是 O(1) 的复杂度，所以当你的代码有这样的需求的时候， 一定要记得使用deque。作为一个双端队列，deque还提供了一些其他的好用方法，比如 rotate 等。跑马灯示例如下：

 1# -*- coding: utf-8 -*-
 2"""
 3# code from www.361way.com
 4下面这个是一个有趣的例子，主要使用了deque的rotate方法来实现了一个无限循环的加载动画
 5"""
 6import sys
 7import time
 8from collections import deque
 9fancy_loading = deque('>--------------------')
10while True:
11    print '\r%s' % ''.join(fancy_loading),
12    fancy_loading.rotate(1)
13    sys.stdout.flush()
14    time.sleep(0.08)
15# Result:
16# 一个无尽循环的跑马灯
17------------->-------

三、Counter

计数器是一个非常常用的功能需求，collections也贴心的为你提供了这个功能。示例如下：

 1# -*- coding: utf-8 -*-
 2"""
 3下面这个例子就是使用Counter模块统计一段句子里面所有字符出现次数
 4"""
 5from collections import Counter
 6s = '''A Counter is a dict subclass for counting hashable objects. It is an unordered collection where elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values. Counts are allowed to be any integer value including zero or negative counts. The Counter class is similar to bags or multisets in other languages.'''.lower()
 7c = Counter(s)
 8# 获取出现频率最高的5个字符
 9print c.most_common(5)
10# Result:
11[(' ', 54), ('e', 32), ('s', 25), ('a', 24), ('t', 24)]

四、defaultdict

在使用Python原生的数据结构dict的时候，如果用 d[key] 这样的方式访问， 当指定的key不存在时，是会抛出KeyError异常的。但是，如果使用defaultdict，只要你传入一个默认的工厂方法，那么请求一个不存在的key时， 便会调用这个工厂方法使用其结果来作为这个key的默认值。示例如下：

 1# -*- coding: utf-8 -*-
 2# code from www.361way.com
 3from collections import defaultdict
 4members = [
 5    # Age, name
 6    ['male', 'John'],
 7    ['male', 'Jack'],
 8    ['female', 'Lily'],
 9    ['male', 'Pony'],
10    ['female', 'Lucy'],
11]
12result = defaultdict(list)
13for sex, name in members:
14    result[sex].append(name)
15print result
16# Result:
17defaultdict(<type>, {'male': ['John', 'Jack', 'Pony'], 'female': ['Lily', 'Lucy']})</type>

五、OrderedDict

在Python中，dict这个数据结构由于hash的特性，是无序的，这在有的时候会给我们带来一些麻烦， 幸运的是，collections模块为我们提供了OrderedDict，当你要获得一个有序的字典对象时，用它就对了。示例如下：

 1# -*- coding: utf-8 -*-
 2# code from www.361way.com
 3from collections import OrderedDict
 4items = (
 5    ('A', 1),
 6    ('B', 2),
 7    ('C', 3)
 8)
 9regular_dict = dict(items)
10ordered_dict = OrderedDict(items)
11print 'Regular Dict:'
12for k, v in regular_dict.items():
13    print k, v
14print 'Ordered Dict:'
15for k, v in ordered_dict.items():
16    print k, v
17# Result:
18Regular Dict:
19A 1
20C 3
21B 2
22Ordered Dict:
23A 1
24B 2
25C 3

OrderedDict也可以用于排序，示例如下：

 1>>> from collections import OrderedDict
 2>>> d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}
 3#按key排序
 4>>>OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
 5OrderedDict([('apple',4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)])
 6>>> x = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0]))
 7>>> for k,v in x.items():
 8...     print k,v
 9...
10apple 4
11banana 3
12orange 2
13pear 1
14#按value排序
15>>>OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
16OrderedDict([('pear',1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])
17#按key的长度排序
18>>>OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0])))
19OrderedDict([('pear',1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)])

利用OrderedDict的特性，还可以用于菜单选择，如下：

 1[root@361way tmp]# more a.py
 2#code from www.361way.com
 3from collections import OrderedDict
 4import os
 5def delete_note():
 6    '''delete_note  something'''
 7def add_note():
 8    '''add something'''
 9def view_notes():
10    'view something'
11def clear():
12    os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
13menu = OrderedDict([('a',add_note),('v',view_notes),('s',delete_note)])
14def menu_loop():
15    """ show menu loop"""
16    choice = None
17    while choice !='q':
18        print '*'*20
19        print 'Enter q to quit'
20        for k,v in menu.items():
21            print k,v.__doc__
22        print '*'*20
23        choice = raw_input('Action:').lower().strip()
24        print '\n'
25        if choice in menu:
26            clear()
27            menu[choice]()
28            #print '\n'
29menu_loop()

参考页面：https://docs.python.org/2/library/collections.html#module-collections