# -*-coding:utf-8  -*-from   collections  import  namedtuplePoint=namedtuple('Point',['x','y'])p=Point(1,2)print p.x#1print  p.y#2# namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。# 这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。print isinstance(p,Point)#Trueprint  isinstance(p,tuple)# True#如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：Circle=namedtuple('Circle',['x','y','z'])#使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低#deque 是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：from  collections  import   dequeq=deque(['a','b','c'])q.append('x')q.appendleft('y')print  q# deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])#defaultdict#使用 dict时，如果引用的key不存在，就会抛出keyError.如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以使用defaultdict：from  collections  import  defaultdictdd=defaultdict(lambda:'N/A')dd['key1']='abc'print  dd['key1']# abcprint   dd['key2']# N/A#OrderedDict#使用dict时，key是无序的，在对dict做迭代时，我们无法确定key的顺序，如果要保持key的顺序，可以用orderdictfrom   collections  import  OrderedDictd=dict([('a',1),('b',2),('c',3)])print d# {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}    dict的key是无序的od=OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])print  od# OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])#注意，OrderedDict的Key 会按照插入的顺序排列，不是key本身排序：od=OrderedDict()od['z']=1od['y']=2od['x']=3print  od.keys()# ['z', 'y', 'x']#Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：from  collections  import  Counterc=Counter()for ch  in 'programming':    c[ch]=c[ch]+1print  c# Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})