Collections模块提供高效容器：Counter统计频次，defaultdict自动初始化，OrderedDict保持顺序，deque支持双端操作，提升代码简洁性与性能。
Python 的 Collections 模块提供了比内置数据类型更高级、更灵活的容器类型，能够简化特定场景下的代码逻辑。这些类型在处理计数、默认值、顺序字典等任务时非常实用。
1. Counter：统计元素出现次数
Counter 是一个字典的子类，用于统计可迭代对象中元素的频次。它将元素作为键，出现次数作为值。
常见用法包括：
统计字符串中字符出现次数：Counter("hello") 返回 {'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1} 获取最常见元素：counter.most_common(2) 返回前两名 支持加减操作，合并或相减两个计数器
2. defaultdict：自动初始化默认值
普通字典访问不存在的键会抛出 KeyError。defaultdict 可以指定一个工厂函数，在键不存在时自动生成默认值。
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例如：
用 defaultdict(list) 构建列表的分组字典，无需判断键是否存在 用 defaultdict(int) 实现计数功能，类似 Counter 工厂函数可以是 list、set、int 等可调用对象
3. OrderedDict：保持插入顺序的字典
OrderedDict 记录键值对的插入顺序。虽然从 Python 3.7 开始普通字典也保持插入顺序，但 OrderedDict 提供了更明确的语义和额外方法。
特点包括：
popitem(last=True) 可控制弹出末尾或开头的项 move_to_end(key, last=True) 移动指定键到开头或末尾 适合需要明确依赖插入顺序的逻辑
4. deque：双端队列高效操作
deque（double-ended queue）支持从两端高效地添加和删除元素，时间复杂度为 O(1)，而普通列表在头部操作是 O(n)。
常用场景：
实现滑动窗口、缓冲区 替代 list 做频繁的首尾插入删除 支持 append()、appendleft()、pop()、popleft() 可设置最大长度，超长时自动丢弃旧元素
基本上就这些。合理使用 Collections 模块中的类型，能让代码更简洁、性能更高。
以上就是Python中Collections模块数据类型如何使用？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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