collections মডিউল কি উপকারী types প্রদান করে?

Question

Accepted Answer

**`collections`** মডিউল বিশেষায়িত container types প্রদান করে যা built-in list/dict/tuple কে সুবিধাজনক, প্রায়শই আরো দক্ষ বিকল্পের সাথে সম্প্রসারিত করে যা সাধারণ patterns এর জন্য। এগুলি জানলে আপনি আরো পরিষ্কার, দ্রুত code লিখতে পারবেন।

## defaultdict — স্বয়ংক্রিয় default মান সহ dicts

```python
from collections import defaultdict

# ❌ without it — must check/initialize keys manually
groups = {}
for item in items:
    if item.category not in groups:
        groups[item.category] = []
    groups[item.category].append(item)

# ✅ defaultdict auto-creates the default for missing keys
groups = defaultdict(list)        # missing key → a new empty list
for item in items:
    groups[item.category].append(item)   # no existence check needed
```

`defaultdict(list)` (বা `int`, `set`, ইত্যাদি) যেকোনো missing key এর জন্য একটি default সরবরাহ করে — ক্লান্তিকর check-and-initialize pattern দূর করে। grouping এবং counting এর জন্য দুর্দান্ত।

## Counter — occurrences গণনা করুন

```python
from collections import Counter

c = Counter("mississippi")         # Counter({'i': 4, 's': 4, 'p': 2, 'm': 1})
c.most_common(2)                    # [('i', 4), ('s', 4)] — top 2
c["x"]                              # 0 — missing keys return 0, no error

Counter(["a", "b", "a", "c", "a"])  # count list items → {'a': 3, 'b': 1, 'c': 1}
```

`Counter` frequencies গণনা করা সহজ করে তোলে — words, votes, occurrences গণনা করা — `most_common` এর মতো কার্যকর methods সহ।

## deque — BOTH ends এ দ্রুত appends/pops

```python
from collections import deque

q = deque([1, 2, 3])
q.append(4)          # add to the right
q.appendleft(0)      # add to the LEFT — O(1) (a list's insert(0) is O(n)!)
q.popleft()          # remove from the left — O(1)
q = deque(maxlen=3)  # bounded — auto-drops old items (sliding window)
```

`deque` একটি double-ended queue যার উভয় ends এ O(1) appends/pops আছে — queues, stacks, এবং sliding windows এর জন্য আদর্শ (একটি plain list front operations এর জন্য O(n))।

## namedtuple — হালকা, নামযুক্ত records

```python
from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(3, 4)
p.x, p.y          # 3, 4 — access by NAME (clearer than p[0], p[1])
p                 # Point(x=3, y=4) — readable
```

`namedtuple` tuples কে নামযুক্ত fields দেয় — index access এর চেয়ে বেশি পাঠযোগ্য, immutable, memory-efficient। (আধুনিক code প্রায়শই mutable records এর জন্য `@dataclass` ব্যবহার করে।)

## OrderedDict / ChainMap (এখন কম সাধারণ)

```text
OrderedDict → ordered dict (less needed since regular dicts keep order in 3.7+)
ChainMap    → search multiple dicts as one (e.g. layered config/defaults)
```

## কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ

`collections` মডিউল সাধারণ patterns এর জন্য সঠিক tool প্রদান করে, যা cleaner এবং প্রায়শই আরো efficient code এর দিকে পরিচালিত করে। `defaultdict` এবং `Counter` grouping এবং counting কে নাটকীয়ভাবে সহজ করে (verbose manual logic প্রতিস্থাপন করে); `deque` O(1) double-ended operations দেয় যেখানে একটি list ধীর হবে; `namedtuple` পাঠযোগ্য lightweight records তৈরি করে।

plain dicts/lists এর একই patterns hand-roll করার পরিবর্তে এগুলির দিকে পৌঁছানো idiomatic, performant Python এর একটি চিহ্ন — এগুলি data processing, algorithms, এবং clean APIs এর জন্য real code এ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।