counter 统计功能

deque 是线程安全的，list不是线程安全的。

dict 设置默认值的方法：

1、可以通过dict.setdefault(key,default_value)

2、通过defaultdict(可调用的对象)

    可调用的对象：list、str、int、dict、函数等

Tuple的特性

namedtule创建tuple类

collections 

tuple 

namedtuple 

defaultdict 

ChainMap

OrderedDict 

Counter  

deque

将tuple作为参数传递到函数中，直接在tuple变量名前面加上一个*就ok比如

user_tuple=("bobby",29,176)

User(*user_tuple)

字典则加两个*号

但是有一点值得注意的是User函数必须能支持传递tuple，而namedtuple能将User设置成为一个可以传递tuple和dict的函数，具体的操作方位为

User = nn

浅拷贝只是拷贝了列表中每个元素指向的位置，而不会拷贝如可变对象的所有内容

namedtuple,defaultdict

tuple的拆包特性：

tuple = (1,2,3,4,5)

a,b,c,d,e = tuple

a, *ot = tuple

dict的 key必须是可哈希的，而tuple是iter对象中可哈希的类型，因此，tuple可以用作dict的key

#Counter：传入可迭代对象
from collections import Counter
users = ["bobby1", "bobby2", "bobby3", "bobby1", "bobby2", "bobby2"]
user_counter = Counter(users)
print(user_counter) #打印出dict并按键值大小顺序排列：Counter({"bobby2":3,"bobby1":2,"bobby3":1})

user_counter = Counter("adgdfcdg") #传递字符串，统计每个字符的次数
user_counter.update("djgidg") #传递可迭代对象并且合并
user_counter2 = Counter("djgidg")
user_counter.update(user_counter2) #传递Counter
#top n，堆
user_counter.most_common(2) #统计出现次数最多的前2个元素 -->[('d',4),('s',3)]

user_list = ["bobby", "bobby2"]
user_name = user_list.pop() #pop只能对队尾进行操作
print(user_name, user_list) #-->bobby2 ["bobby"]

#deque双端队列：对队列两端进行操作，尽量保存相同类型数据
from collections import deque
user_tuple = deque(("bobby1", "bobby2")) 
user_list = deque(["bobby1", "bobby2"])
user_dict = deque({"bobby1":28, "bobby2":29}) #以上三种打印结果一样：deque(['bobby1', 'bobby2'])

user_deque = deque(["bobby1", "bobby2", "bobby3"])
user_deque.appendleft("bobby8") #在队列头部添加

#deque是线程安全的，list不是

#拆包特性
user_tuple = ("bobby", 29, 175)
name, age, height = user_tuple
print(name, age, height) #-->bobby 29 175

user_tuple = ("bobby", 29, 175, "beijing")
name, *other = user_tuple
print(name, other) #-->bobby [29, 175, "beijing"]

#元组的不可变不是绝对的
name_tuple = ("bobby1", [29, 175])
name_tuple[1].append(22)
print(name_tuple) #("bobby1", [29, 175, 22])

#tuple是可哈希的，可以当做dict的key；而数组list不可以
user_info_dict = {}
user_info_dict[user_tuple] = "bobby"


#namedtuple
from collections import namedtuple
User = namedtuple("User", ["name", "age", "height"]) #创建class“User”，并传递属性"name", "age", "height"]
user = User(name="bobby", age=29, height=175) #也可使用下面两种方式进行初始化
print(user.age, user.name, user.height) #像使用类一样

#使用tuple进行初始化
user_tuple = ("bobby", 29, 175)
user = User(*user_tuple) #加*代表依次传递tuple(*args：未指明变量名)
#使用dict进行初始化
user_dict = {"name":"bobby", "age":29, "height":175}
user = User(**user_dict) #加**代表依次传递dict(**kwargs:指明变量名和值)
#也可使用_make函数省去*和**,_make函数支持可迭代iterable的对象：list、tuple、dict
user = User._make(user_tuple)
user = User._make(user_list)
user = User._make(user_dict)

基础collections中的数据结构

1. nameddict

2.