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Python中的collections模块提供了一些有用的数据结构，如列表、元组、字典和集合等。
以下是collections模块中一些常用数据结构的用法：

1. Counter类
   Counter类是一个字典子类，用于计数可哈希对象。
   它可以接受一个可迭代对象作为参数，并返回一个字典，其中键是可迭代对象中的元素，值是元素出现的次数。

from collections import Counterlst = [1, 2, 3, 2, 1, 3, 1]
counter = Counter(lst)
print(counter) # 输出{1: 3, 2: 2, 3: 2}

2. OrderedDict类
   OrderedDict类是一个有序字典，它可以按照元素添加的顺序来迭代字典中的元素。
   与普通字典不同的是，OrderedDict类在创建时需要传入一个元素为键值对的列表。

from collections import OrderedDictod = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
for k, v in od.items():print(k, v) # 输出a 1 b 2 c 3

3.deque类
deque类是一个双端队列，可以在队列的两端进行插入和删除操作。
它支持快速从队列两端添加或删除元素。

from collections import dequed = deque([1, 2, 3])
d.appendleft(0) # 在队列头部添加元素
d.append(4) # 在队列尾部添加元素
print(d) # 输出deque([0, 1, 2, 3, 4])

4.defaultdict类
defaultdict类是一个带有默认值的字典，当访问不存在的键时，会自动创建一个默认值。
它可以通过传递一个函数作为参数来创建。

from collections import defaultdictdd = defaultdict(int)
dd['a'] += 1
dd['b'] += 2
print(dd) # 输出defaultdict(<class 'int'>, {'a': 1, 'b': 2})

5.namedtuple
namedtuple是一个工厂函数，用于创建一个具有命名字段的元组子类。
它可以使代码更易读和维护，因为可以通过名称而不是索引来访问元组中的元素。

from collections import namedtuplePerson = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])
p = Person('Tom', 20, 'male')
print(p.name) # 输出Tom
print(p.age) # 输出20
print(p.gender) # 输出male

6.ChainMap
ChainMap是一个字典子类，它将多个字典链接在一起，形成一个单一的字典。
当访问一个不存在的键时，ChainMap会沿着链接的字典一直查找，直到找到该键或到达链表的末尾。

from collections import ChainMapdict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
dict3 = {'d': 5}
chain = ChainMap(dict1, dict2, dict3)
print(chain['a']) # 输出1
print(chain['b']) # 输出2
print(chain['c']) # 输出3
print(chain['d']) # 输出5
print(chain['e']) # 抛出KeyError异常