Python最被低估的库，用好了效率提升10倍！

Python有许多很好的库(libraries)，实现这些功能只需要几行代码。今天介绍一个库：collections. 这个模块提供容器相关的更高性能的数据类型，它们提供比通用容器dict,list,set和tuple更强大的功能。

今天介绍其中三种数据类型，最后你可能会惊讶它们怎么这么好用。

NamedTuple

对于数据分析或机器学习领域，用好namedtuples 会写出可读性强、易于维护的代码。大家回忆这种熟悉的场景，你正在做特征工程，因为你尤其喜爱list, 所以把一堆特征放到一个list 中，然后喂到机器学习模型中。很快，你将会意识到数百个特征位于此list 中，这就是事情变得糟糕的开始。

某天，你想使用某个特征，这时比较棘手，你不知道它的index！更糟糕的是，当你准备离职要交接工作时，他们看到一个一个的数字型索引，完全对不上哪个和哪个，他们懵逼，你也尴尬。

如果我们使用NamedTuples去处理以上数据，乱为一团的事情将会迅速变得井然有序：

仅仅几行代码，我们将会很容易索引到第0行数据的age属性取值，这在实际中真是太好用。你告别indexes访问你的数据集中的特征值，而是使用更加人性化，可读性强的names索引。

NamedTuples会使得代码易读、更易维护。

Counter

Counter正如名字那样，它的主要功能就是计数。这听起来简单，但是我们在分析数据时，基本都会涉及计数，真的家常便饭。

习惯使用list 的看过来，有一些数值已经放在一个list中：

如果使用Counter，我们可以写出更简化的代码：

仅仅一行代码，我们便输出统计计数结果，并且是一个按照次数统计出来的由大到小排序好的tuples列表，因此我们很快就会看到，购买3次是出现最多的，一共5次。

购买为1次的占多数，属于长尾。

DefaultDict

DefaultDict是一个被初始化的字典，也就是每个键都已经被访问一次：

一般地，当你尝试访问一个不在字典中的值时，将会抛出一个异常。但是defaultdict可以帮助我们初始化，它的参数作为default_factory. 在上面例子中，将生成 对象，意思是默认值为int 型，并，所以我们可以很容易地统计每个字符出现的次数。

Simple and clean!

更有用的一个使用场景，我们有很多种商品，在每秒内下单次数的统计数据如下：

上面例子default_dict取值为list, 因此，我们可以立即append一个元素到list中，更简洁。

总结

至此，你已经了解collections库中的三个类型，它们确实太好用，大家可以操练起来！