それぞれの必要に合ったデータ構造を選びましょう。イミュータブルなタプル、O(1)で所属を判定できる集合、よくあるパターンのためのCounterとdefaultdictを学びます。
このレッスンを Kodokon で開く正しいデータ構造を選ぶことは、可読性とパフォーマンスを一度に決めてしまいます。タプルはイミュータブルなシーケンスです。サイズが固定された、種類の異なる値のレコード（座標、キーと値のペア）に最適です。イミュータブルであることはハッシュ可能であることを意味します（中身もそうであれば）。したがってタプルは辞書のキーや集合の要素になれます。リストにはできないことです。アンパックはコードを表現豊かにします。そして「複数の値を返す」関数は、実際にはタプルを返しているのです。
point = (48.85, 2.35)
lat, lon = point
def min_max(values):
return min(values), max(values)
low, high = min_max([3, 1, 4, 1, 5])
print(low, high)
distances = {("paris", "lyon"): 465}
print(distances[("paris", "lyon")])集合は要素の一意性を保証し、平均O(1)で所属を判定します。リストならO(n)です。x in collectionを何千回も調べるループでは、その差はすぐに現れます。集合の演算子（&は積集合、-は差集合、|は和集合）は、入れ子のループに比べて格段の進歩です。二つの識別子のリストを比べて、誰がいなくなり、誰が新しく加わったのかを、二行で書けます。
active = {"ada", "linus", "guido"}
banned = {"linus", "mallory"}
print(active & banned)
print(active - banned)
print(active | banned)
emails = ["a@x.io", "b@x.io", "a@x.io"]
unique = set(emails)
print(len(unique))collectionsモジュールは、日々の二つの必要を満たしてくれます。Counterはイテラブルの中の出現回数を数え、most_common(n)を提供します。数を数えるための辞書を手で書く必要はもうありません。defaultdict(factory)は、存在しない値をその場で作ります。defaultdict(list)は、ループを回すたびにキーの存在を確かめることなく、要素をキーごとにグループ化するための定番の道具です。
from collections import Counter, defaultdict
words = ["go", "py", "go", "rs", "go"]
counts = Counter(words)
print(counts.most_common(2))
groups = defaultdict(list)
pairs = [("fr", "Ada"), ("us", "Lin"), ("fr", "Zoe")]
for country, name in pairs:
groups[country].append(name)
print(dict(groups))