Python 的 collections：别再用字典手写计数和分组

统计词频、按类别分组，是写 Python 时最常遇到的两件事。顺手写法是先建一个空字典，再写一圈 if key in d 判断：

counts = {}
for word in words:
    if word in counts:
        counts[word] += 1
    else:
        counts[word] = 1

五六行代码只干了一件事——计数，而且每个要计数的脚本都得重写一遍。字典本身没错，错的是把“缺 key 时怎么办”这件事一次次交给手写判断。collections 里的现成类型，就是为这类重复劳动准备的。

第一个是 Counter，专做计数。上面那段循环可以缩成一行：

from collections import Counter

counts = Counter(words)
print(counts.most_common(3))  # 出现最多的 3 个

Counter 本质还是字典，counts[word] 照常用；没出现过的 key 读出来是 0 而不是抛 KeyError，所以 counts[word] += 1 不用先判断存在。两个 Counter 还能直接相加、相减，合并两份统计结果不用再写循环。想取 Top N，most_common(n) 一步到位，比先排序再切片省事，也少一次写错排序方向的机会。

第二个是 defaultdict，专做分组。按首字母把单词分组，手写字典要先判断 key 在不在：

from collections import defaultdict

groups = defaultdict(list)
for word in words:
    groups[word[0]].append(word)

defaultdict(list) 的意思是：访问不存在的 key 时，自动先放一个空列表进去。于是 groups["a"].append(word) 不管 "a" 出现没出现过都能直接写，判断逻辑被收进了类型本身。分组的值也可以是 set 去重、是 int 做累加，工厂函数换一个，整段分组代码不用改结构。记住一点：defaultdict 只在访问时自动建 key，in 判断和 .get() 不会触发它，读之前先想清楚要不要新建。

第三个顺手的是 deque，专做两端操作。列表在尾部追加很快，但在头部插入或弹出要把后面所有元素挪一位，数据量一大就慢下来：

from collections import deque

recent = deque(maxlen=5)
for event in events:
    recent.append(event)   # 超出 5 条自动丢掉最旧的

deque 两端追加和弹出都是 O(1)，appendleft、popleft 随手可用；maxlen 还能顺手做一个固定长度的“最近 N 条”窗口，满了自动丢最旧的，不用自己维护下标。需要随机按下标访问、频繁切片时还是用列表，deque 的长处在两端，不在中间。

最后记住分工：计数找 Counter，分组找 defaultdict，两端进出找 deque。它们都不是新语法，只是把“缺 key 怎么办”“头部操作慢怎么办”这类重复判断收进标准库。字典继续用在它最擅长的地方——明确的 key 到 value 映射；一发现自己又在写 if key in d，就停下来想一想，collections 里是不是已经有人替你写好了。