# -*-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})
