collections 模块是Python标准库中提供的一个模块，用于提供一些额外的数据容器和工具，扩展了内置的数据类型。它包含了一些有用的类和函数，用于处理各种数据结构和算法问题。下面是 collections 模块中常用的几个类的详细介绍：
1.namedtuple（具名元组）：
namedtuple 是一个工厂函数，用于创建具有字段名的元组。它类似于普通的元组，但可以通过字段名进行访问，而不仅仅是通过索引。namedtuple 可以用于创建轻量级的数据对象，比如表示一条记录或数据点。使用 namedtuple 可以提高代码的可读性和易用性。
from collections import namedtuple # 创建一个具名元组类 Point，包含 x 和 y 两个字段 Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) # 创建具名元组对象 p = Point(1, 2) # 访问具名元组中的字段 print(p.x) # 输出: 1 print(p.y) # 输出: 2
2.deque（双端队列）：
deque 是一个双端队列，支持从两端高效地添加和删除元素。与列表相比，deque 在执行插入和删除操作时具有更好的性能，特别是在大型数据集上。deque 还提供了一些附加的方法，如旋转、扩展和反转等。
from collections import deque # 创建一个双端队列 dq = deque([1, 2, 3]) # 从右侧添加元素 dq.append(4) # 从左侧添加元素 dq.appendleft(0) # 从右侧弹出元素 dq.pop() # 返回 4 # 从左侧弹出元素 dq.popleft() # 返回 0 # 旋转队列，将右侧的元素移动到左侧 dq.rotate(1)
3.Counter（计数器）：
Counter 是一个简单的计数器类，用于统计可哈希对象的出现次数。它可以接受可迭代对象作为输入，并返回一个字典，其中包含对象作为键，出现次数作为值。Counter 还提供了一些方便的方法，如获取最常见的元素、计算总数等
from collections import Counter # 创建一个计数器 c = Counter(['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a']) # 统计元素的个数 print(c['a']) # 输出: 3 # 获取最常见的元素和对应的次数 print(c.most_common(2)) # 输出: [('a', 3), ('b', 2)]
4.defaultdict（默认字典）：
defaultdict 是一个字典的子类，它在访问不存在的键时返回一个默认值。通过指定默认工厂函数，可以自定义默认值的类型。defaultdict 在处理缺失键时非常有用，可以避免键错误和异常。
from collections import defaultdict # 创建一个默认字典，指定默认值为 0 d = defaultdict(int) # 访问不存在的键，默认返回 0 print(d['a']) # 输出: 0 # 计数器示例 s = 'abracadabra' counter = defaultdict(int) for char in s: counter[char] += 1
