collections 모듈은 어떤 유용한 타입을 제공하나요?

Question

Accepted Answer

**`collections`** 모듈은 흔한 패턴을 위해 내장 list/dict/tuple을 확장하는 편리하고 종종 더 효율적인 대안인 특수 컨테이너 타입을 제공합니다. 이들을 알면 더 깔끔하고 빠른 코드를 작성할 수 있습니다.

## defaultdict — 자동 기본값을 가진 dict

```python
from collections import defaultdict

# ❌ 없이 — 키를 수동으로 확인/초기화해야 함
groups = {}
for item in items:
    if item.category not in groups:
        groups[item.category] = []
    groups[item.category].append(item)

# ✅ defaultdict는 없는 키에 대해 기본값을 자동 생성
groups = defaultdict(list)        # 없는 키 → 새 빈 리스트
for item in items:
    groups[item.category].append(item)   # 존재 확인 불필요
```

`defaultdict(list)`(또는 `int`, `set` 등)는 없는 키에 대해 기본값을 제공합니다 — 지루한 확인-후-초기화 패턴을 제거합니다. 그룹화와 계수에 좋습니다.

## Counter — 발생 횟수 계수

```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)] — 상위 2개
c["x"]                              # 0 — 없는 키는 0을 반환, 오류 없음

Counter(["a", "b", "a", "c", "a"])  # 리스트 항목 계수 → {'a': 3, 'b': 1, 'c': 1}
```

`Counter`는 빈도 집계를 간단하게 만듭니다 — 단어, 표, 발생 횟수를 세는 것 — `most_common` 같은 편리한 메서드와 함께요.

## deque — 양쪽 끝에서 빠른 추가/제거

```python
from collections import deque

q = deque([1, 2, 3])
q.append(4)          # 오른쪽에 추가
q.appendleft(0)      # 왼쪽에 추가 — O(1) (리스트의 insert(0)은 O(n)!)
q.popleft()          # 왼쪽에서 제거 — O(1)
q = deque(maxlen=3)  # 제한됨 — 오래된 항목을 자동 제거 (슬라이딩 윈도우)
```

`deque`는 양쪽 끝에서 O(1) 추가/제거를 하는 양방향 큐입니다 — 큐, 스택, 슬라이딩 윈도우에 이상적입니다(일반 리스트는 앞쪽 연산이 O(n)).

## namedtuple — 가벼운 명명된 레코드

```python
from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(3, 4)
p.x, p.y          # 3, 4 — 이름으로 접근 (p[0], p[1]보다 명확)
p                 # Point(x=3, y=4) — 읽기 쉬움
```

`namedtuple`은 튜플에 명명된 필드를 제공합니다 — 인덱스 접근보다 읽기 쉽고, 불변이며, 메모리 효율적입니다. (현대 코드는 가변 레코드에는 종종 `@dataclass`를 대신 사용합니다.)

## OrderedDict / ChainMap (이제 덜 흔함)

```text
OrderedDict → 순서 있는 dict (3.7+에서 일반 dict가 순서를 유지하므로 덜 필요함)
ChainMap    → 여러 dict를 하나로 검색 (예: 계층화된 설정/기본값)
```

## 왜 중요한가

`collections` 모듈은 흔한 패턴에 올바른 도구를 제공하여, 더 깔끔하고 종종 더 효율적인 코드로 이어집니다. `defaultdict`와 `Counter`는 그룹화와 계수를 극적으로 단순화하고(장황한 수동 로직을 대체), `deque`는 리스트가 느릴 양방향 연산에 O(1)을 제공하며, `namedtuple`은 읽기 쉬운 가벼운 레코드를 만듭니다.

동일한 패턴을 일반 dict/list로 직접 만드는 대신 이들을 꺼내 쓰는 것은 관용적이고 성능 좋은 Python의 표시입니다 — 이들은 데이터 처리, 알고리즘, 깔끔한 API를 위해 실제 코드에서 널리 사용됩니다.