年底事多，在公司忙成狗，难得把博客更新了下
本章主要内容是collections模块的介绍（队列，计数器，默认字典，有序字典，可命名元组，以及简单介绍深浅拷贝！）
collections模块
collection counter 计数器：
counter 是继承字典这个父类的功能，所以很多方法都是从字典那里得来的。它的功能就是计算每个元素出现的次数
>>> import collections
>>>ret=collections.Counter("asdfkljnklxcjiovjkmq12;3ljh4n34")
>>> print(ret)
Counter({'j': 4, 'k': 3, 'l': 3, 'n': 2, '3': 2, '4': 2, 'f': 1, 'h': 1, 'm': 1,
'd': 1, 'v': 1, 'a': 1, 'o': 1, 'i': 1, '1': 1, 's': 1, ';': 1, 'x': 1, '2': 1,
'c': 1, 'q': 1})
obj=collections.Counter([1,2,3,4,5])
>>> obj
Counter({1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1})
>>> obj.subtract([1,2,10]) #会把不在列表里面的元素进行统计，发现不在一次就-1一次。
>>> obj
Counter({3: 1, 4: 1, 5: 1, 1: 0, 2: 0, 10: -1})
默认字典（同样继承字典这个类的属性），通过这个模块，我们可以很方便的在字典里面插入列表，使用列表的方法append元素到列表中：
>>> dic=collections.defaultdict(list)
>>> dic
defaultdict(<class 'list'>, {})
>>> type(dic)
<class 'collections.defaultdict'>
>>> dir(dic)
['__class__', '__contains__', '__copy__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__
', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__
', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__',
'__missing__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '
__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear
', 'copy', 'default_factory', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popite
m', 'setdefault', 'update', 'values']
>>> dic['k1'].append('jiafa')
>>> dic
defaultdict(<class 'list'>, {'k1': ['jiafa']})
>>> dic
defaultdict(<class 'list'>, {'k1': ['jiafa']})
>>> dic('k2').append('sdfxcv')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'collections.defaultdict' object is not callable
>>> dic['k2'].append('sdfxcv')
>>> dic
defaultdict(<class 'list'>, {'k1': ['jiafa'], 'k2': ['sdfxcv']})
有序字典（普通字典我们都可以看到字典都是乱序的！）：
>>>dicorder=collections.OrderedDict()
>>> dicorder['k1']='v1'
>>> dicorder['k2']='v2'
>>> dicorder['k3']='v3'
>>> dicorder
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
>>> dicorder
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
>>> dicorder
OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
可以看到不管print多少次，字典的顺序总是不会凌乱的！
可命名元组：
>>>mytupleclass=collections.namedtuple("MyTupleClass",['x','y','z']) #创建一个类，里面的X,Y,Z就等于
>>> obj=mytupleclass(11,22,33) #创建了一个对象，11=x,22=y,33=z.
>>> obj
MyTupleClass(x=11, y=22, z=33)
>>> obj.x
11
>>> obj.y
22
队列：
双向队列：
1 两端同时开工
2 基于线程安全，有线程锁机制。
双向队列
>>> import collections
>>> q=collections.deque()
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q
>>> q.append('asdf')
>>> q
deque([1, 2, 'asdf'])
>>> q.append('1lx') #同样还有extend的方法，
>>> d.rotate()
>>> d
deque([5, 1, 3, 1, 2, 3, 10, 4])
>>> d.rotate()
>>> d
deque([4, 5, 1, 3, 1, 2, 3, 10])
>>>
>>> q
deque([1, 2, 'asdf', '1lx'])
deque([1, 2])
>>> q.pop()
'1lx'
>>> q
deque([1, 2, 'asdf'])
>>> x=q.pop()
>>> print(x)
asdf
>>> a=[1,2,34,5]
>>> c=a.pop()
>>> print(c)
5
========== # Queue单向队列 ==========
import Queue
myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。
将一个值放入队列中
myqueue.put(10)
调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。
将一个值从队列中取出
myqueue.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。
python queue模块有三种队列:
1、python queue模块的FIFO队列先进先出。
2、LIFO类似于堆。即先进后出。
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。
针对这三种队列分别有三个构造函数:
1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO
2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO
3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列
介绍一下此包中的常用方法:
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
>>> a=queue.Queue()
>>> a
<queue.Queue object at 0x0000009A888B3A58>
>>> a.put(1)
>>> a.put(2)
>>> a.put(3)
>>> a.get()
1
>>> a.get()
1
>>> a.get()
2
>>> a.get()
3
>>> a.qsize()
>>> a.get() #---一直卡在那里，等待队列另一端输入
队列的两种进出方式：
1 FIFO（first in first out）。
2 栈，类似于弹夹，后进先出。
深浅拷贝：
对于字符串和数字来说，深浅拷贝和赋值是没有意义的。因为永远指向内存的同一块地址。
字符串，元组列表字典里面的copy方法实际是调用的copy.copy()的方法（浅拷贝）
深拷贝： copy.deepcopy()