collections 是 Python 标准库中的一个模块，它提供了许多有用的容器数据类型，这些类型是对内置类型的扩展或补充。以下是 collections 模块中一些常用的类和它们的基本用法：

导入模块

首先，你需要导入 collections 模块：

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常用类和用途

1. namedtuple

   namedtuple 是一个工厂函数，用于创建可以通过属性名访问元素内容的元组子类。它使得代码更加清晰和可读。

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   	Point = collections.namedtuple('Point', ['x', 'y'])
   	p = Point(1, 2)
   	print(p.x, p.y) # 输出: 1 2

2. deque

   deque 是一个双端队列，支持从两端快速添加和删除元素。它对于实现队列和栈非常有用。

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   	d = collections.deque()
   	d.append(1)
   	d.appendleft(2)
   	print(d) # 输出: deque([2, 1])
   	print(d.pop()) # 输出: 1
   	print(d.popleft()) # 输出: 2

3. Counter

   Counter 是一个字典子类，用于计数可哈希对象。它是一个集合，其中元素存储为字典的键，而它们的计数存储为字典的值。

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   	c = collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])
   	print(c) # 输出: Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})
   	print(c['a']) # 输出: 2
   	c['d'] += 1
   	print(c) # 输出: Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1, 'd': 1})

4. defaultdict

   defaultdict 是一个字典子类，它调用一个工厂函数来提供缺失的键的值。这避免了在访问不存在的键时抛出 KeyError。

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   	dd = collections.defaultdict(int)
   	dd['a'] += 1
   	print(dd['a']) # 输出: 1
   	print(dd['b']) # 输出: 0，因为默认值是 int 类型的 0

5. OrderedDict

   OrderedDict 是一个字典子类，它记住了元素被添加的顺序。这对于需要保持元素插入顺序的场景非常有用。

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   	od = collections.OrderedDict()
   	od['a'] = 1
   	od['b'] = 2
   	od['c'] = 3
   	for key, value in od.items():
   	print(key, value)
   	# 输出将按照插入顺序: a 1, b 2, c 3

6. ChainMap

   ChainMap 将多个字典或映射对象组合成一个视图，以便可以像单个字典一样进行查找操作。它首先查找第一个映射，如果找不到，则查找下一个，依此类推。

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   	c = collections.ChainMap({'a': 1}, {'b': 2}, {'a': 3})
   	print(c['a']) # 输出: 1，因为第一个映射中有 'a'
   	print(c['b']) # 输出: 2，因为第二个映射中有 'b'
   	print(list(c.keys())) # 输出: ['a', 'b']，按第一个映射中的顺序

7. UserDict, UserList, UserString

   这些类分别是对内置 dict, list, 和 str 类型的封装，提供了更多的灵活性来扩展或修改它们的行为。它们通常用于需要继承内置类型并添加额外功能的情况。

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   	class MyDict(collections.UserDict):
   	def __missing__(self, key):
   	return 'default_value' # 当访问不存在的键时返回默认值
   	mydict = MyDict()
   	print(mydict['a']) # 输出: default_value

通过使用 collections 模块中的这些类和函数，你可以更有效地处理数据，并编写更清晰、更具可读性的代码。