1. 概述
Python中提供了很多常用的工具库，其中collections是比较常用的一个库，它提供了一系列的容器类型，比如：字典、双端队列、有序字典、默认字典等。这些容器类型的使用可以大大方便我们的编程过程，提高代码的效率，缩短开发时间。
2. defaultdict（默认字典）
2.1 简介
Python中默认字典可以在字典中访问一个不存在的键值而不产生KeyError的错误。我们只需要在初始化字典时将defaultdict的一个参数设为一个默认值即可。
2.2 代码示例
from collections import defaultdict
# 定义默认字典
my_dict = defaultdict(int)
# 给默认字典my_dict设置默认值1
print(my_dict['one']) # 输出0
# 给默认字典my_dict设置默认值2
print(my_dict['two']) # 输出0
上述代码中，我们定义了一个默认字典my_dict，同时设定其默认值为int类型的0。在输出my_dict['one']和my_dict['two']时，即使这两个键在字典中没有定义，也可以打印出默认值0。
3. Counter（计数器）
3.1 简介
Counter是一个容器，可以统计（计数）我们需要的对象。例如，我们可以使用Counter来统计一个字符串（或列表、元组）中每个字符（或元素）出现的次数。
3.2 代码示例
from collections import Counter
my_string = 'abracadabra'
my_counter = Counter(my_string)
print(my_counter)
'''
输出：
Counter({'a': 5, 'r': 2, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1})
'''
在上面的代码中，我们定义了一个字符串my_string，通过Counter函数我们可以轻松统计出字符串中每个字符出现的次数。
4. deque（双端队列）
4.1 简介
deque是Python中的双端队列，可以从两端操作队列。它具有以下优点：可以在队列的两端进行快速的插入、删除操作，而且效率高。
4.2 代码示例
from collections import deque
# 创建队列，并添加元素（在队列右端添加）
my_deque = deque()
my_deque.append(1)
my_deque.append(2)
my_deque.append(3)
print(my_deque) # 输出deque([1, 2, 3])
# 在队列左端添加元素
my_deque.appendleft(4)
print(my_deque) # 输出deque([4, 1, 2, 3])
# 在队列右端弹出元素
my_deque.pop()
print(my_deque) # 输出deque([4, 1, 2])
# 在队列左端弹出元素，并返回弹出的元素
print(my_deque.popleft()) # 输出4
在上面的代码中，我们先创建了一个空的队列my_deque，接着使用append方法在队列右端添加3个元素1、2、3，然后使用appendleft方法在队列左端添加一个元素4。接着我们使用pop方法弹出队列最右边的元素3，并打印队列my_deque，队列中的元素变为了[4, 1, 2]。最后我们使用popleft方法弹出队列最左边的元素4，并返回弹出的元素。
5. OrderedDict（有序字典）
5.1 简介
如果想要字典中的键有序排列，可以使用Python中的OrderedDict。OrderedDict将字典中的键按照插入的顺序进行排列，该特性用于保存数据的插入和迭代顺序时很有用的。
5.2 代码示例
from collections import OrderedDict
my_dict = OrderedDict()
my_dict['apple'] = 1
my_dict['banana'] = 2
my_dict['orange'] = 3
print(my_dict)
# 反转字典
new_dict = OrderedDict(reversed(list(my_dict.items())))
print(new_dict)
在上面的代码中，我们首先定义了一个空的OrderedDict类型的字典my_dict，通过添加键值对的方式，将三个水果“apple”、“banana”和“orange”添加到字典中。由于OrderedDict的特性，这三个键的顺序即为插入顺序（带有键值对的添加顺序）。最后我们使用reversed方法将字典my_dict中的元素顺序反转，转化成new_dict字典。
6. namedtuple（命名元组）
6.1 简介
namedtuple是Python中一种很好的数据结构，它可以使我们的元组内容具有可读性，比如，一般的元组中必须通过数字索引来访问元素，而namedtuple通过方便的属性访问，能够提高代码的可读性。
6.2 代码示例
from collections import namedtuple
# 定义命名元组
Pet = namedtuple('Pet', ['name', 'age', 'species'])
# 创建命名元组的实例
my_pet = Pet('Tom', 2, 'cat')
print(my_pet) # 输出Pet(name='Tom', age=2, species='cat')
# 访问元组属性
print(my_pet.name) # 输出Tom
在上述代码中，我们首先使用namedtuple定义了一个Pet命名元组，该元组包含三个属性：name、age以及species。接着我们创建了一份my_pet实例，并输出使用Pet产生的可读性较高的它的属性。
7. defaultdict、Counter、deque、OrderedDict、namedtuple方法的应用
在Python中collections库提供了一批非常好用的容器类型。这些容器类型在处理数据时，可以提高编程效率，同时减少编码过程中的出错概率。
除此之外，collections库中默认字典（defaultdict）、计数器（Counter）、双端队列（deque）、有序字典（OrderedDict）和命名元组（namedtuple）这五种容器类型，都具有很好的组合使用效应。
7.1 代码示例
例如，我们在统计一个列表中各元素出现次数的同时，显示出出现次数最多的前五个元素和对应的出现次数。
from collections import defaultdict, Counter, deque, OrderedDict, namedtuple
my_list = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3]
# 统计元素出现次数，并保存在字典中
my_dict = defaultdict(int)
for ele in my_list:
my_dict[ele] += 1
# 对字典按照次数排序
my_dict = OrderedDict(sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))
# 打印出现次数最多的前5个元素和对应的出现次数
print('前5出现次数最多的元素：')
print('{:<10} {}'.format('Element', 'Count'))
print('-' * 20)
for ele, cnt in list(my_dict.items())[0:5]:
print('{:<10} {}'.format(ele, cnt))
'''
输出：
前5出现次数最多的元素：
Element Count
--------------------
3 3
1 2
2 2
4 2
5 1
'''
在这个示例中，我们首先定义了一个初始列表my_list，然后通过defaultdict容器将每个元素出现的次数进行了统计，得到了一个名为my_dict的字典。接着我们使用OrderedDict容器，对my_dict中的元素进行了按照值排序的操作，并打印前五个出现次数最多的元素和对应的出现次数。
8. 总结
使用Python中的collections库可以大大地提高我们的编写效率，而且这些容器类型之间可以进行组合使用，进一步加强容器类型的处理能力。在实际编程过程中，应该根据具体的需求选择合适的容器类型，尽可能地提高代码的可读性、易用性。