collections मड्यूलले कुन उपयोगी प्रकारहरू प्रदान गर्दछ?

Question

Accepted Answer

**`collections`** मड्यूलले विशेष कन्टेनर प्रकारहरू प्रदान गर्दछ जसले बिल्ट-इन list/dict/tuple लाई सुविधाजनक र अक्सर सामान्य ढाँचाहरूका लागि अधिक कुशल विकल्पहरूद्वारा विस्तार गर्दछ। तिनीहरूलाई जान्दा तपाईं स्वच्छ, तीव्र कोड लेख्न सक्नुहुन्छ।

## defaultdict — स्वचालित डिफल्ट मानहरू सहित 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)` (वा `int`, `set`, आदि) कुनै पनि हराइरहेको कुञ्जीको लागि डिफल्ट प्रदान गर्दछ — थकाऊ जाँच-र-इनिशियलाइज ढाँचा हटाउँछ। समूहीकरण र गणनाको लागि उत्तम।

## Counter — घटनाहरू गणना गर्नुहोस्

```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` ले आवृत्ति गणना तुच्छ बनाउँछ — शब्दहरू, मतहरू, घटनाहरू गणना गर्नुहोस् — `most_common` जस्ता सुविधाजनक विधिहरूसँग।

## deque — दुवै छेउहरूमा तीव्र append/pop

```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` दोहोरो-अन्त गरिएको लाइन हो जसमा दुवै छेउहरूमा O(1) append/pop हुन्छ — लाइनहरू, ट्याकहरू, र स्लाइडिङ विन्डोहरूको लागि आदर्श (सादा सूची अगाडि संचालनको लागि O(n) हो)।

## namedtuple — हल्का, नाम दिइएको रेकर्डहरू

```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` ले tuples लाई नाम दिइएका क्षेत्रहरू दिन्छ — अनुक्रमणिका पहुँचभन्दा अधिक पठनीय, अपरिवर्तनीय, मेमोरी-दक्ष। (आधुनिक कोडले प्राय: परिवर्तनशील रेकर्डहरूको लागि `@dataclass` प्रयोग गर्दछ।)

## OrderedDict / ChainMap (अब कम सामान्य)

```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)
```

## यो किन महत्त्वपूर्ण छ

`collections` मड्यूलले सामान्य ढाँचाहरूको लागि सही उपकरण प्रदान गर्दछ, जसले स्वच्छ र अक्सर अधिक कुशल कोड प्राप्त गर्दछ। `defaultdict` र `Counter` ले समूहीकरण र गणना नाटकीय रूपमा सरल बनाउँछ (भर्बोज म्यानुअल तर्क प्रतिस्थापन गर्दै); `deque` ले O(1) दोहोरो-अन्त संचालन दिन्छ जहाँ सूची ढिलो हुन्छ; `namedtuple` ले पठनीय हल्का रेकर्डहरू बनाउँछ।

सादा dict/list सँग समान ढाँचाहरू हाथसे घुमाउनुको सट्टा यिनलाई पहुँच गर्नु भाषिक, प्रदर्शनकारी Python को संकेत हो — तिनीहरू डेटा प्रसंस्करण, एल्गोरिदम, र स्वच्छ API को लागि वास्तविक कोडमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।