在Python中，短语“开箱即用”（batteries included）最初是由Frank Stajano提出的，指的是Python丰富的标准库。 安装Python后，就免费获得了大量很有用的模块。 鉴于有很多方式可以获取有关这些模块的详细信息，这里不打算提供完整的参考手册， 而只是描述几个标准模块，以激发探索兴趣。
有用的数据结构有很多。Python支持一些较常用的，其中的字典（散列表）和列表（动态数组）是Python语言的有机组成部分。 还有一些虽然不那么重要，但有时也能派上用场。 数据结构模块。
一种著名的数据结构是堆（heap），它是一种优先队列。优先队列能够以任意顺序添 加对象， 并随时（可能是在两次添加对象之间）找出（并删除）最小的元素。相比于列表方法min， 这样做的效率要高得多。
实际上，Python没有独立的堆类型，而只有一个包含一些堆操作函数的模块。
这个模块名为 heapq（其中的q表示队列），它包含6个函数，其中前4个与堆操作直接相关。
必须使用列表来表示堆对象本身。
模块 heapq 中一些重要的函数如下表：
| 函 数 | 描 述 |
|---|---|
| heappush(heap, x) | 将x压入堆中 |
| heappop(heap) | 从堆中弹出最小的元素 |
| heapify(heap) | 让列表具备堆特征 |
| heapreplace(heap, x) | 弹出最小的元素，并将x压入堆中 |
| nlargest(n, iter) | 返回iter中n个最大的元素 |
| nsmallest(n, iter) | 返回iter中n个最小的元素 |
函数 heappush 用于在堆中添加一个元素。请注意，不能将它用于普通列表，
而只能用于使用各种堆函数创建的列表。原因是元素的顺序很重要（虽然元素的排列顺序看起来有点随意，并没有严格地排序）。
from heapq import *
from random import shuffle
data = list(range(10))
shuffle(data)
heap = []
for n in data:
heappush(heap, n)
heap
[0, 2, 1, 5, 4, 3, 6, 7, 8, 9]
heappush(heap, 0.5)
heap
[0, 0.5, 1, 5, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 4]
元素的排列顺序并不像看起来那么随意。
它们虽然不是严格排序的，但必须保证一点：位置 i 处的元素总是大于位置 i//2 处的元素（反过来说就是小于位置 2*i和 2*i+1 处的元素）。
这是底层堆算法的基础，称为堆特征（heap property）。
函数 heappop() 弹出最小的元素（总是位于索引 0 处），并确保剩余元素中最小的那个位于索引 0 处（保持堆特征）。
虽然弹出列表中第一个元素的效率通常不是很高，但这不是问题，因为 heappop() 会在幕后做些巧妙的移位操作。
heappop(heap)
0
heappop(heap)
0.5
heappop(heap)
1
heap
[2, 4, 3, 5, 8, 9, 6, 7]
函数 heapify() 通过执行尽可能少的移位操作将列表变成合法的堆（即具备堆特征）。
如果堆并不是使用 heappush() 创建的，应在使用 heappush() 和 heappop() 之前使用这个函数。
heap = [5, 8, 0, 3, 6, 7, 9, 1, 4, 2]
heapify(heap)
heap
[0, 1, 5, 3, 2, 7, 9, 8, 4, 6]
函数 heapreplace() 用得没有其他函数那么多。它从堆中弹出最小的元素，再压入一个新元素。
相比于依次执行函数 heappop() 和 heappush() ，这个函数的效率更高。
heapreplace(heap, 0.5)
0
heap
[0.5, 1, 5, 3, 2, 7, 9, 8, 4, 6]
heapreplace(heap, 10)
0.5
heap
[1, 2, 5, 3, 6, 7, 9, 8, 4, 10]
在需要按添加元素的顺序进行删除时，双端队列很有用。在模块 collections 中，
包含类型 deque 以及其他几个集合（ collection ）类型。 与集合（ set ）一样，
双端队列也是从可迭代对象创建的，它包含多个很有用的方法。
from collections import deque
q = deque(range(5))
q.append(5)
q.appendleft(6)
q
deque([6, 0, 1, 2, 3, 4, 5])
q.pop()
5
q.popleft()
6
q.rotate(3)
q
deque([2, 3, 4, 0, 1])
q.rotate(-1)
q
deque([3, 4, 0, 1, 2])