collections是py里一个集合模块，
namedtuple
我们知道tuple可以表示不变集合
p=(1,2)
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 >>> p.y 2
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，
并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，
因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x']
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
defaultdict
使用dict时，如果引用的key不存在，就会抛出KeyError.如果希望Key不存在时，
返回一个默认值，就可以用defaultdict:
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A') >>> dd['key1'] = 'abc' >>> dd['key1'] # key1存在 'abc' >>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值 'N/A'注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
collections
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
namedtuple
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
>>> p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 >>> p.y 2 namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：
>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])deque
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x']) deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
defaultdict
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A') >>> dd['key1'] = 'abc' >>> dd['key1'] # key1存在 'abc' >>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值 'N/A' 注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> d # dict的Key是无序的 {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} >>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> od # OrderedDict的Key是有序的 OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2 >>> od['x'] = 3 >>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回 ['z', 'y', 'x'] OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict): def __init__(self, capacity): super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__() self._capacity = capacity def __setitem__(self, key, value): containsKey = 1 if key in self else 0 if len(self) - containsKey >= self._capacity: last = self.popitem(last=False) print 'remove:', last if containsKey: del self[key] print 'set:', (key, value) else: print 'add:', (key, value) OrderedDict.__setitem__(self, key, value)Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming': ... c[ch] = c[ch] + 1 ... >>> c Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1}) Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次。
基本的SQL语句
1、文件夹
增 create databases db1 charset utf8;
改 alter databases db1 charset gbk;
查 查看所有库的库名 show databases;
查看一个库的信息 show create database db1;
册 drop database db1;
2、文件（表）
首先切换文件夹
use db1;
select database();查看当前所有的文件夹
增 creata table t1(id int,name char);
改 alter table t1 modify name char(16);
查 查看当前库下所有的表名 show tables; 查看t1表的详细信息 show create table t1; 查看表结构 desc t1;
删 drop table t1;
3、文件的一行内容（记录）
增 insert into db1.t1 values
(1,'egon'),
(2,'aa');
改update db1.t1 set name='aa' where id>1;
查 select id,name from db1.t1
删 delete from db1.t1 where name='aa'
存储引擎
MariaDB [db1]> create table t1(id int)engine=innodb; MariaDB [db1]> create table t2(id int)engine=myisam; MariaDB [db1]> create table t3(id int)engine=memory; MariaDB [db1]> create table t4(id int)engine=blackhole;
memory，在重启mysql或者重启机器后，表内数据清空 blackhole，往表内插入任何数据，都相当于丢入黑洞，表内永远不存记录
innodb 行级锁，事务，外键
myisam:表结构，索引，my数据