虽然Python提供了一些简单的数据结构类型，如list、tuple、set、dict；这些数据类型可以满足我们的日常使用，而集合就是代替这些标准数据类型而来的。快速查看表集合提供8个对象和1个工厂函数对象function类似于列表（list）的双端队列容器，实现两端快速添加（append）和弹出（pop）ChainMap容器??类类似于字典（dict），一个集合多个映射到一个视图Counter字典的子类，提供可哈希对象的计数功能OrderedDict字典的子类，保存它们添加的顺序UserDict封装字典对象，简化字典子类化UserList封装列表对象，简化列表subclassingUserString封装list对象，简化stringsubclassingnamedtuple()创建namedtuple的工厂函数子类defaultdictdictionary的子类为dictionary提供工厂函数查询提供默认的namedtuple()语法：namedtuple(typename,field_names,*,rename=False,defaults=None,module=None)namedtuple()是一个工厂返回类元组对象的函数typename(tuple的子类，因为它继承自tuple)部分源码result=type(typename,(tuple,),class_namespace)field_names是一个列表，表示字段名(此类对象的参数名称）；rename表示将无效的参数名自动转换为位置参数，转换格式为“_”+位置索引；源代码的一部分ifrename:seen=set()forindex,nameinenumerate(field_names):if(notname.isidentifier()or_iskeyword(name)orname.startswith('_')ornameinseen):field_names[index]=f'_{index}'seen.add(name)defaults是为field_names提供默认值，其类型为可迭代对象。（注意：defaults匹配最右边的参数，比如参数['x','y','z']和默认值(1,2),y默认值1,z默认值2)module如果有值，它将覆盖类对象的__module__属性。使用这个元组类对象创建对象，可以通过字段名获取属性值，也可以通过索引和迭代获取值。官方示例代码：>>>Point=namedtuple('Point',['x','y'])>>>Point.__doc__#类对象'Point(x,y)'的文档字符串>>>p=Point(11,y=22)#用位置参数或关键字实例化>>>p[0]+p[1]#像普通元组一样可索引33>>>x,y=p#像普通元组一样解包>>>>x,y(11,22)>>>p.x+p.y#按名称访问字段33>>>d=p._asdict()#转换为字典>>>d['x']11>>>Point(**d)#从字典转换Point(x=11,y=22)>>>p._replace(x=100)#_replace()类似于str.replace()，但以命名参数为目标point(x=100,y=22)defaultdictdefaultdict返回一个包含默认值的字典对象defaultdict接收一个参数default_factory，它是defaultdict对象的一个??属性；构造时，第一个参数为这个属性提供一个初始值，默认为None。默认情况下，dict没有默认值。当我们得到一个不存在的key时，会触发KeyError。通过setdefault和get方法，我们可以为获取一个不存在的key设置默认值，但是defaultdict可以更简单高效的处理默认值。问题。创建具有默认值的字典：In[1]:fromcollectionsimportdefaultdictIn[2]:d=defaultdict(int,{'a':1,'b':2})In[3]:d['a']Out[3]:1In[4]:d['b']Out[4]:2In[5]:d['c']Out[5]:0统计题：s=[('yellow',1),('blue',2),('yellow',3),('blue',4),('red',1)]d=defaultdict(list)fork,vins:d[k].append(v)r=sorted(d.items())print(r)#[('蓝色',[2,4]),('红色',[1]),('黄色',[1,3])]deque（双端队列）语法：deque([iterable[,maxlen]])deque是双端队列，是一种兼具队列和栈属性的数据结构.iterable参数是一个可迭代对象，maxlen用于限制队列的最大长度。如果没有deque，我们一般使用list作为队列和栈，使用pop弹出元素，使用append添加元素。官方文档是这样说的：虽然list对象也支持类似的操作，但是这里优化了定长操作和pop(0)和insert(0,v)的开销。它们导致O(n)内存移动操作，改变底层数据表示的大小和位置。deque支持list的所有操作，并添加了：appendleft(x)将x附加到左侧。extendleft(iterable)通过在可迭代参数中添加元素来扩展双端队列的左侧。注意，添加left时，iterable参数中的顺序会在结果中逆序添加。popleft()删除并返回一个元素，即双端队列中最左边的一个。如果没有元素，则引发IndexError。rotate(n=1)向右旋转n步。如果n为负数，则向左循环。如果双端队列不为空，向右一步相当于d.appendleft(d.pop())，向左一步相当于d.append(d.popleft())。In[1]:fromcollectionsimportdequeIn[2]:d=deque('abcd')In[3]:dOut[3]:deque(['a','b','c','d'])In[4]:d.popleft()Out[4]:'a'In[5]:d.pop()Out[5]:'d'In[6]:d.extendleft('efg')In[7]:dOut[7]:deque(['g','f','e','b','c'])In[8]:d.rotate()In[9]:dOut[9]:deque(['c','g','f','e','b'])In[10]:d.rotate(-1)In[11]:dOut[11]:双端队列(['g','f','e','b','c'])?官方示例用法ChainMap官方文档解释：一个ChainMap类是将多个映射快速链接在一起，以便将它们视为一个单元。它通常比创建新字典并多次调用update()快得多。此类可用于模拟嵌套范围，并且在模板化时很有用。ChainMap结合了多个字典（或其他映射）。创建一个单一的、可更新的视图。In[1]:fromcollectionsimportChainMapIn[2]:cm=ChainMap({'a':'A','b':'B'},{'c':'C','b':'BB'})In[3]:cmOut[3]:ChainMap({'a':'A','b':'B'},{'c':'C','b':'BB'})In[4]:list(cm)Out[4]:['c','b','a']In[5]:cm['b']Out[5]:'B'In[6]:cm['b']='BBB'In[7]:cmOut[7]:ChainMap({'a':'A','b':'BBB'},{'c':'C','b':'BB'})In[8]:cm.mapsOut[8]:[{'a':'A','b':'BB'},{'c':'C','b':'BB'}]基本映射存储在列表中。可以使用maps属性访问或更新该列表。Find不断搜索底层映射，直到找到一个键。相反，写入、更新和删除只对第一个映射进行操作。部分源代码def__getitem__(self,key):formappinginself.maps:try:returnmapping[key]#can'tuse'keyinmapping'withdefaultdictexceptKeyError:passreturnself.__missing__(key)#支持定义__missing__def__setitem__(self,key,value)的子类：self.maps[0][key]=valuedef__delitem__(self,key):try:delself.maps[0][key]exceptKeyError:raiseKeyError('Keynotfoundinthefirstmapping:{!r}'.format(key))defpop(self,key,*args):try:returnself.maps[0].pop(key,*args)除了KeyError:raiseKeyError('Keynotfoundinthefirstmapping:{!r}'.format(key))ChainMap支持dict的所有方法；此外，ChainMap还包含一个可以更新的映射列表maps，如上所述。还有new_child，它返回一个新的ChainMap，它有一个参数m。如果m有内容，返回的ChainMap会在映射列表前加上m；否则，添加一个空字典。In[1]:fromcollectionsimportChainMapIn[2]:cm=ChainMap({'a':'A','b':'B'},{'c':'C','b':'BB'})In[3]:n_cm=cm.new_child()In[4]:n_cmOut[4]:ChainMap({},{'a':'A','b':'B'},{'c':'C','b':'BB'})在[5]中：n_cm=cm。new_child({'e':'E','f':'F'})In[6]:n_cmOut[6]:ChainMap({'e':'E','f':'F'},{'a':'A','b':'B'},{'c':'C','b':'BB'})部分源码defnew_child(self,m=None):如果m是None:m={}returnself.__class__(m,*self.maps)和parents，它返回映射列表中除第一个以外的所有字典的A映射。In[1]:fromcollectionsimportChainMapIn[2]:cm=ChainMap({'a':'A','b':'B'},{'c':'C','b':'BB'})In[3]:cm.parentsOut[3]:ChainMap({'c':'C','b':'BB'})与ChainMap(*cm.maps[1:]).部分源码@propertydefparents(self):returnself.__class__(*self.maps[1:])CounterCounter是一个计数器，它接收的参数是一个可迭代对象或者一个map对象，当然也可以是一个Counter对象，只要它能Hash对象那么就可以计数。Counter是dict的子类。In[1]:fromcollectionsimportCounterIn[2]:Counter('abcdaccd')Out[2]:Counter({'a':2,'b':1,'c':3,'d':2})In[3]:Counter(['hey','hello','hey'])Out[3]:Counter({'hey':2,'hello':1})Counter支持字典的所有方法并且还提供了3个方法：elements()返回一个迭代器，每个元素重复多少次就多少次。元素按第一次出现的顺序返回。如果元素的计数小于一，则忽略该元素。In[1]:fromcollectionsimportCounterIn[2]:c=Counter('abcdaccd')In[3]:c.elements()Out[3]:
