# -*-coding:utf-8  -*-

from   collections  import  namedtuple

Point=namedtuple('Point',['x','y'])

p=Point(1,2)

print p.x

#1

print  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)

#True

print  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   deque

q=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  defaultdict

dd=defaultdict(lambda:'N/A')

dd['key1']='abc'

print  dd['key1']

# abc

print   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orderdict

from   collections  import  OrderedDict

d=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']=1

od['y']=2

od['x']=3

print  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  Counter

c=Counter()

for ch  in 'programming':

    c[ch]=c[ch]+1

print  c

# Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})