collections 模块是Python标准库中提供的一个模块，用于提供一些额外的数据容器和工具，扩展了内置的数据类型。它包含了一些有用的类和函数，用于处理各种数据结构和算法问题。下面是 collections 模块中常用的几个类的详细介绍：
1.namedtuple（具名元组）：
namedtuple 是一个工厂函数，用于创建具有字段名的元组。它类似于普通的元组，但可以通过字段名进行访问，而不仅仅是通过索引。namedtuple 可以用于创建轻量级的数据对象，比如表示一条记录或数据点。使用 namedtuple 可以提高代码的可读性和易用性。
from collections import namedtuple
# 创建一个具名元组类 Point，包含 x 和 y 两个字段
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
# 创建具名元组对象
p = Point(1, 2)
# 访问具名元组中的字段
print(p.x) # 输出: 1
print(p.y) # 输出: 22.deque（双端队列）：
deque 是一个双端队列，支持从两端高效地添加和删除元素。与列表相比，deque 在执行插入和删除操作时具有更好的性能，特别是在大型数据集上。deque 还提供了一些附加的方法，如旋转、扩展和反转等。
from collections import deque
# 创建一个双端队列
dq = deque([1, 2, 3])
# 从右侧添加元素
dq.append(4)
# 从左侧添加元素
dq.appendleft(0)
# 从右侧弹出元素
dq.pop() # 返回 4
# 从左侧弹出元素
dq.popleft() # 返回 0
# 旋转队列，将右侧的元素移动到左侧
dq.rotate(1)3.Counter（计数器）：
Counter 是一个简单的计数器类，用于统计可哈希对象的出现次数。它可以接受可迭代对象作为输入，并返回一个字典，其中包含对象作为键，出现次数作为值。Counter 还提供了一些方便的方法，如获取最常见的元素、计算总数等
from collections import Counter
# 创建一个计数器
c = Counter(['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a'])
# 统计元素的个数
print(c['a']) # 输出: 3
# 获取最常见的元素和对应的次数
print(c.most_common(2)) # 输出: [('a', 3), ('b', 2)]4.defaultdict（默认字典）：
defaultdict 是一个字典的子类，它在访问不存在的键时返回一个默认值。通过指定默认工厂函数，可以自定义默认值的类型。defaultdict 在处理缺失键时非常有用，可以避免键错误和异常。
from collections import defaultdict
# 创建一个默认字典，指定默认值为 0
d = defaultdict(int)
# 访问不存在的键，默认返回 0
print(d['a']) # 输出: 0
# 计数器示例
s = 'abracadabra'
counter = defaultdict(int)
for char in s:
counter[char] += 1
