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Python 的 collections 模块提供了多种高效且灵活的数据结构，扩展了内置容器（如 list、dict、tuple 等）的功能，适用于复杂的数据处理场景。以下是核心数据结构及其应用的详细介绍：

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1. namedtuple（命名元组）

• 功能：创建具名字段的元组，提高代码可读性，同时保留元组的不可变性和轻量级特性。
• 定义与使用：

  from collections import namedtuple
  Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])  # 定义命名元组类型
  p = Point(10, y=20)                    # 实例化
  print(p.x, p.y)                        # 通过属性名访问
  print(p[0], p[1])                       # 仍支持索引访问
  

• 适用场景：表示不可变的数据结构（如坐标、数据库记录），替代简单的类。
• 扩展方法：_asdict()（转为字典），_replace()（生成新实例并替换字段值）。

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2. deque（双端队列）

• 功能：高效实现队列（FIFO）或栈（LIFO），支持两端快速添加/删除元素，性能优于普通列表。
• 核心方法：

  from collections import deque
  dq = deque([1, 2, 3])
  dq.append(4)         # 右端添加 -> [1,2,3,4]
  dq.appendleft(0)     # 左端添加 -> [0,1,2,3,4]
  dq.pop()             # 移除右端元素（4）
  dq.popleft()         # 移除左端元素（0）
  dq.rotate(1)         # 循环右移 -> [3,1,2]
  

• 适用场景：高频头尾操作（如消息队列、滑动窗口算法）。
• 性能优势：头部操作复杂度为 O(1)，而普通列表为 O(n)[¹][⁴]。

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3. Counter（计数器）

• 功能：统计可哈希对象（如字符串、列表）的元素频率，支持快速查询和更新。
• 核心方法：

  from collections import Counter
  cnt = Counter("abracadabra")
  print(cnt)            # Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})
  print(cnt.most_common(2))  # [('a', 5), ('b', 2)]
  cnt.update(["a", "x"])     # 更新计数：a:6, x:1
  

• 适用场景：词频统计、投票计数、数据清洗。
• 特性：支持算术运算（如 +、-、&、|）合并计数结果[⁴]。

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4. defaultdict（默认字典）

• 功能：为字典提供默认值工厂，避免 KeyError，简化缺失键的处理。
• 定义与使用：

  from collections import defaultdict
  count = defaultdict(int)           # 默认值为 0
  words = ["apple", "banana", "apple"]
  for word in words:count[word] += 1              # 无需检查键是否存在
  print(count)                     # {'apple': 2, 'banana': 1}
  

• 适用场景：分组聚合、树形结构、计数统计。
• 灵活性：可指定默认值类型（如 list、set 或自定义函数）[¹][⁴]。

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5. OrderedDict（有序字典）

• 功能：保持键的插入顺序（Python 3.7+ 普通字典已支持有序性，但提供额外方法）。
• 特有方法：

  from collections import OrderedDict
  od = OrderedDict()
  od["a"] = 1
  od["b"] = 2
  od.move_to_end("a")          # 将键 "a" 移动到末尾
  print(list(od.keys()))       # ['b', 'a']
  

• 适用场景：需要手动调整顺序的场景（如 LRU 缓存）、保持插入顺序的序列化。
• 兼容性：Python 3.7+ 中普通字典已有序，但 OrderedDict 仍用于旧版本或需要额外方法的场景[¹][³]。

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6. ChainMap（链式映射）

• 功能：将多个字典合并为单一逻辑视图，按顺序查找键（优先查找前面的字典）。
• 核心方法：

  from collections import ChainMap
  dict1 = {"a": 1, "b": 2}
  dict2 = {"b": 3, "c": 4}
  cm = ChainMap(dict1, dict2)
  print(cm["b"])          # 2（优先 dict1）
  print(cm["c"])          # 4（dict2 中找到）
  

• 适用场景：多层级配置覆盖（如默认配置 + 用户配置 + 环境配置）[¹][⁴]。
• 特性：仅逻辑合并，不复制数据，修改原字典会直接影响 ChainMap。

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总结与选择建议

数据结构	典型场景
namedtuple	轻量级不可变数据结构（如坐标、数据库记录）
deque	高频头尾操作（队列、栈、滑动窗口）
Counter	元素频率统计（如文本分析、投票计数）
defaultdict	处理缺失键的字典（如分组、树形结构）
OrderedDict	需要保持插入顺序或手动调整顺序的字典
ChainMap	多层级配置合并（如默认配置 + 用户配置）

通过合理使用 collections 模块的工具，可以显著提升代码的简洁性、可读性和执行效率。