Python语言因其在数据科学领域的广泛应用而备受欢迎。这种流行部分归功于其遵循的一套编程原则，即由Tim Peters撰写的“Python之禅”。通过在Python环境中输入import this，任何人都可以查看这19条编程原则。
Python之所以流行，是因为它支持模块化编程。模块化编程本质上意味着整个代码可以被分解成小的、独立的子部分，或者称为模块，它们共同工作，像齿轮和轮子一样，使程序正常运行。
模块化编程的一些优势包括简单性、可维护性和可重用性。在Python中提供模块化特性的构造包括函数、模块和包。本文将讨论名为“集合”的模块，因为它提供了比Python内置容器（如列表、元组、字典等）更优化的替代方案，以及为什么应该在数据科学项目中更多地使用它们。
首先，让描述一下Python模块和包是什么，因为这些术语对于初学者来说可能会有些混淆。模块可以简单地被描述为包含一组逻辑组织的Python代码的.py文件。这些代码可能包含有用的函数、类或变量，它们在Python编程语言中并不直接可用，但在实际项目中可能会非常有用。标准模块可以通过使用import语句来使用。
包与模块：当多个模块堆叠在一起时，就创建了包。一些核心包，如NumPy、Pandas、SciPy等，由成千上万的模块组成。包有时也被称为库。
在Jupyter笔记本中，可以通过使用dir()和?来查看任何库或模块的内置文档。例如，使用dir(numpy)可以查看NumPy库中的所有方法和属性。要查看NumPy中某个函数的文档字符串，可以使用numpy.arange?。这将显示arange函数的详细文档字符串，其中包含了该方法的深入细节。
集合模块由高度专业化和优化的容器数据类型组成，如namedtuple()、deque、OrderedDict、Counter等，它们是默认Python容器的更好替代品。让逐一了解集合容器：
1. namedtuple()：使用Python内置的元组，只能通过它们的索引来访问元素。例如：normal_tuple = (5, 6, 7, 8, 9)。这样就不能使用独特的名称来访问单个元素，这显然是更容易记住的。这就是namedtuple()的用武之地。使用namedtuple可以使代码更易于阅读和用户友好，并且在处理大量数据时非常有用，因为它使访问所需数据变得容易和有效。此外，namedtuple也是在Python中定义不可变类时的内存效率更高的替代品。