> **Источник:** https://python-all.ru/3.2/library/collections.html > > «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor. --- # 7.3. [`collections`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#module-collections) – Типы данных-контейнеры **Исходный код:** [Lib/collections.py](https://python-all.ru/src/3.2/Lib/collections.py) и [Lib/\_abcoll.py](https://python-all.ru/src/3.2/Lib/_abcoll.py) --- Этот модуль реализует специализированные типы контейнеров, которые служат альтернативой встроенным контейнерам общего назначения Python: [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict), [`list`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#list), [`set`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#set) и [`tuple`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#tuple). | [`namedtuple()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.namedtuple) | фабричная функция для создания подклассов кортежей с именованными полями | | --- | --- | | [`deque`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.deque) | контейнер, подобный списку, с быстрыми добавлением и извлечением с обоих концов | | [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) | подкласс dict для подсчёта хэшируемых объектов | | [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) | подкласс dict, который запоминает порядок добавления записей | | [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) | подкласс dict, который вызывает фабричную функцию для предоставления отсутствующих значений | | [`UserDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict) | обёртка вокруг словарей для упрощения создания подклассов dict | | [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList) | обёртка вокруг списков для упрощения создания подклассов list | | [`UserString`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserString) | обёртка вокруг строк для упрощения создания подклассов str | В дополнение к конкретным классам-контейнерам, модуль collections предоставляет [*абстрактные базовые классы*](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections-abstract-base-classes), которые можно использовать для проверки того, предоставляет ли класс определённый интерфейс, например, является ли он хешируемым или отображением. ## 7.3.1. [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) объекты Предоставляется инструмент счётчика для удобного и быстрого подсчёта. Например: ```python >>> # Подсчитать вхождения слов в списке >>> cnt = Counter() >>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']: ... cnt[word] += 1 >>> cnt Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1}) >>> # Найти десять самых распространённых слов в «Гамлете» >>> import re >>> words = re.findall('\w+', open('hamlet.txt').read().lower()) >>> Counter(words).most_common(10) [('the', 1143), ('and', 966), ('to', 762), ('of', 669), ('i', 631), ('you', 554), ('a', 546), ('my', 514), ('hamlet', 471), ('in', 451)] ``` #### `class collections.Counter([iterable-or-mapping])` [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) – это подкласс [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict) для подсчёта хешируемых объектов. Это неупорядоченная коллекция, в которой элементы хранятся как ключи словаря, а их количества – как значения словаря. Количества могут быть любыми целыми числами, включая ноль и отрицательные значения. Класс [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) аналогичен мультимножествам (bags или multisets) в других языках. Элементы подсчитываются из *итерируемого объекта* или инициализируются из другого *отображения* (или счётчика): ```python >>> c = Counter() # новый пустой счётчик >>> c = Counter('gallahad') # новый счётчик из итерируемого объекта >>> c = Counter({'red': 4, 'blue': 2}) # новый счётчик из отображения >>> c = Counter(cats=4, dogs=8) # новый счётчик из именованных аргументов ``` Объекты Counter имеют интерфейс словаря, за исключением того, что при отсутствии элемента они возвращают нулевой счёт вместо возбуждения [`KeyError`](https://python-all.ru/3.2/library/exceptions.html#KeyError): ```python >>> c = Counter(['eggs', 'ham']) >>> c['bacon'] # счёт отсутствующего элемента равен нулю 0 ``` Установка счёта в ноль не удаляет элемент из счётчика. Используйте `del` для полного удаления: ```python >>> c['sausage'] = 0 # запись счётчика с нулевым значением >>> del c['sausage'] # del действительно удаляет запись ``` Новое в версии 3.1. Объекты Counter поддерживают три метода в дополнение к тем, что доступны для всех словарей: #### `elements()` Возвращает итератор по элементам, повторяя каждый столько раз, сколько указано в его счёте. Элементы возвращаются в произвольном порядке. Если счёт элемента меньше единицы, [`elements()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter.elements) игнорирует его. ```python >>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] ``` #### `most_common([n])` Возвращает список из *n* наиболее часто встречающихся элементов и их количество, от самого частого к самому редкому. Если *n* не указан, [`most_common()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter.most_common) возвращает *все* элементы счётчика. Элементы с одинаковым количеством упорядочиваются произвольно: ```python >>> Counter('abracadabra').most_common(3) [('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)] ``` #### `subtract([iterable-or-mapping])` Элементы вычитаются из *iterable* или из другого *mapping* (или счётчика). Как [`dict.update()`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict.update), но вычитает счёты вместо их замены. И входные, и выходные значения могут быть нулевыми или отрицательными. ```python >>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4) >>> c.subtract(d) >>> c Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6}) ``` Новое в версии 3.2. Для объектов [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) доступны обычные методы словаря, за исключением двух, которые работают иначе для счётчиков. #### `fromkeys(iterable)` Этот метод класса не реализован для объектов [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter). #### `update([iterable-or-mapping])` Элементы подсчитываются из *iterable* или добавляются из другого *mapping* (или счётчика). Как [`dict.update()`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict.update), но добавляет счёты вместо их замены. Кроме того, *iterable* должен быть последовательностью элементов, а не последовательностью пар `(key, value)`. Распространённые приёмы работы с объектами [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter): ```python sum(c.values()) # сумма всех значений c.clear() # сбросить все значения list(c) # список уникальных элементов set(c) # преобразовать в множество dict(c) # преобразовать в обычный словарь c.items() # преобразовать в список пар (elem, cnt) Counter(dict(list_of_pairs)) # создать из списка пар (элемент, кол-во) c.most_common()[:-n:-1] # n наименее частых элементов c += Counter() # удалить нулевые и отрицательные значения ``` Для объединения объектов [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) в мультимножества (счётчики, в которых счёты больше нуля) предусмотрено несколько математических операций. Сложение и вычитание объединяют счётчики путём сложения или вычитания счётов соответствующих элементов. Пересечение и объединение возвращают минимум и максимум соответствующих счётов. Каждая операция может принимать входные данные со знаковыми счётами, но на выходе будут исключены результаты со счётом ноль или меньше. ```python >>> c = Counter(a=3, b=1) >>> d = Counter(a=1, b=2) >>> c + d # сложение двух счётчиков: c[x] + d[x] Counter({'a': 4, 'b': 3}) >>> c - d # вычитание (остаются только положительные значения) Counter({'a': 2}) >>> c & d # пересечение: min(c[x], d[x]) Counter({'a': 1, 'b': 1}) >>> c | d # объединение: max(c[x], d[x]) Counter({'a': 3, 'b': 2}) ``` > **Примечание** > > Счётчики в первую очередь предназначены для работы с положительными целыми числами для представления текущих счётчиков; однако была предпринята осторожность, чтобы излишне не исключать варианты использования, требующие других типов или отрицательных значений. Чтобы помочь с такими вариантами, в этом разделе описаны минимальные ограничения по диапазону и типам. > > - Сам класс [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter) является подклассом словаря без ограничений на ключи и значения. Значения предназначены для чисел, представляющих счёты, но в поле значения *можно* хранить что угодно. > - Метод `most_common()` требует только, чтобы значения были упорядочиваемыми. > - Для операций на месте, таких как `c[key] += 1`, тип значения должен поддерживать только сложение и вычитание. Так что дроби, числа с плавающей запятой и десятичные числа подойдут, а отрицательные значения поддерживаются. То же самое верно для `update()` и `subtract()`, которые допускают отрицательные и нулевые значения как на входе, так и на выходе. > - Методы мультимножеств предназначены только для случаев использования с положительными значениями. Входные данные могут быть отрицательными или нулевыми, но создаются только выходные данные с положительными значениями. Ограничений на тип нет, но тип значения должен поддерживать сложение, вычитание и сравнение. > - Метод `elements()` требует целочисленных счётов. Он игнорирует нулевые и отрицательные счёты. > **См. также** > > - [Класс Counter](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) адаптирован для Python 2.5 и раннего [рецепта Bag](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) для Python 2.4. > - [Класс Bag](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) в Smalltalk. > - Статья в Википедии о [мультимножествах](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html). > - [Мультимножества в C++](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html): учебное пособие с примерами. > - О математических операциях над мультимножествами и их применении см. *Кнут, Дональд. Искусство программирования, том II, раздел 4.6.3, упражнение 19*. > - Чтобы перечислить все различные мультимножества заданного размера из заданного набора элементов, см. [`itertools.combinations_with_replacement()`](https://python-all.ru/3.2/library/itertools.html#itertools.combinations_with_replacement). > > > map(Counter, combinations\_with\_replacement(‘ABC’, 2)) –\> AA AB AC BB BC CC ## 7.3.2. [`deque`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.deque) объекты #### `class collections.deque([iterable[, maxlen]])` Возвращает новый объект deque, инициализированный слева направо (с помощью [`append()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.deque.append)) данными из *iterable*. Если *iterable* не указан, новый deque пуст. Deques представляют собой обобщение стеков и очередей (название произносится «дэк» и является сокращением от «двусторонняя очередь»). Deques поддерживают потокобезопасные и эффективные по памяти операции добавления и извлечения элементов с любого из концов очереди с примерно одинаковой производительностью O(1) в обоих направлениях. Хотя объекты [`list`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#list) поддерживают аналогичные операции, они оптимизированы для быстрых операций фиксированной длины и несут затраты памяти O(n) для операций `pop(0)` и `insert(0, v)`, которые изменяют как размер, так и положение базового представления данных. Если *maxlen* не указан или равен *None*, deque могут расти до произвольной длины. В противном случае deque ограничен заданной максимальной длиной. Как только deque с ограниченной длиной заполняется, при добавлении новых элементов соответствующее количество элементов отбрасывается с противоположного конца. Deque с ограниченной длиной предоставляют функциональность, аналогичную фильтру `tail` в Unix. Они также полезны для отслеживания транзакций и других пулов данных, где интерес представляет только самая последняя активность. Объекты deque поддерживают следующие методы: #### `append(x)` Добавляет *x* в правую часть deque. #### `appendleft(x)` Добавляет *x* в левую часть deque. #### `clear()` Удаляет все элементы из deque, после чего его длина равна 0. #### `count(x)` Подсчитывает количество элементов deque, равных *x*. Новое в версии 3.2. #### `extend(iterable)` Расширяет правую часть deque, добавляя элементы из итерируемого объекта. #### `extendleft(iterable)` Расширяет левую часть deque, добавляя элементы из *итерируемого объекта*. Обратите внимание: последовательное добавление слева приводит к обращению порядка элементов в итерируемом объекте. #### `pop()` Удаляет и возвращает элемент с правой стороны deque. Если элементов нет, возбуждает [`IndexError`](https://python-all.ru/3.2/library/exceptions.html#IndexError). #### `popleft()` Удаляет и возвращает элемент с левой стороны deque. Если элементов нет, возбуждает [`IndexError`](https://python-all.ru/3.2/library/exceptions.html#IndexError). #### `remove(value)` Удаляет первое вхождение *value*. Если не найдено, возбуждает [`ValueError`](https://python-all.ru/3.2/library/exceptions.html#ValueError). #### `reverse()` Переворачивает элементы deque по месту и затем возвращает `None`. Новое в версии 3.2. #### `rotate(n)` Поворачивает deque на *n* шагов вправо. Если *n* отрицательно, поворачивает влево. Поворот на один шаг вправо эквивалентен: `d.appendleft(d.pop())`. Объекты deque также предоставляют один атрибут только для чтения: #### `maxlen` Максимальный размер deque или *None*, если неограничен. Новое в версии 3.1. В дополнение к вышеперечисленному, двусторонние очереди поддерживают итерацию, сериализацию, `len(d)`, `reversed(d)`, `copy.copy(d)`, `copy.deepcopy(d)`, проверку принадлежности с помощью оператора [`in`](https://python-all.ru/3.2/reference/expressions.html#in) и доступ по индексу, например `d[-1]`. Индексированный доступ занимает O(1) на обоих концах, но замедляется до O(n) в середине. Для быстрого произвольного доступа используйте списки. Пример: ```python >>> from collections import deque >>> d = deque('ghi') # создать новый deque с тремя элементами >>> for elem in d: # обход элементов deque ... print(elem.upper()) G H I >>> d.append('j') # добавить новый элемент справа >>> d.appendleft('f') # добавить новый элемент слева >>> d # показать представление deque deque(['f', 'g', 'h', 'i', 'j']) >>> d.pop() # вернуть и удалить правый элемент 'j' >>> d.popleft() # вернуть и удалить левый элемент 'f' >>> list(d) # вывести содержимое deque ['g', 'h', 'i'] >>> d[0] # посмотреть левый элемент 'g' >>> d[-1] # посмотреть правый элемент 'i' >>> list(reversed(d)) # вывести содержимое deque в обратном порядке ['i', 'h', 'g'] >>> 'h' in d # поиск в deque True >>> d.extend('jkl') # добавить несколько элементов за раз >>> d deque(['g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l']) >>> d.rotate(1) # поворот вправо >>> d deque(['l', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k']) >>> d.rotate(-1) # поворот влево >>> d deque(['g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l']) >>> deque(reversed(d)) # создать новую deque в обратном порядке deque(['l', 'k', 'j', 'i', 'h', 'g']) >>> d.clear() # очистить deque >>> d.pop() # невозможно извлечь элемент из пустой deque Traceback (most recent call last): File "", line 1, in -toplevel- d.pop() IndexError: pop from an empty deque >>> d.extendleft('abc') # extendleft() меняет порядок ввода на обратный >>> d deque(['c', 'b', 'a']) ``` ### 7.3.2.1. [`deque`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.deque) Рецепты В этом разделе рассматриваются различные подходы к работе с деками. Двусторонние очереди с ограниченной длиной предоставляют функциональность, аналогичную фильтру `tail` в Unix: ```python def tail(filename, n=10): 'Return the last n lines of a file' return deque(open(filename), n) ``` Другой подход к использованию деков заключается в поддержании последовательности недавно добавленных элементов путем добавления справа и извлечения слева: ```python def moving_average(iterable, n=3): # moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0 # http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average it = iter(iterable) d = deque(itertools.islice(it, n-1)) d.appendleft(0) s = sum(d) for elem in it: s += elem - d.popleft() d.append(elem) yield s / n ``` Метод `rotate()` предоставляет способ реализовать срезы и удаление для [`deque`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.deque). Например, чистая реализация Python для `del d[n]` опирается на метод `rotate()` для позиционирования элементов, которые нужно извлечь: ```python def delete_nth(d, n): d.rotate(-n) d.popleft() d.rotate(n) ``` Чтобы реализовать срезы для [`deque`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.deque), используйте аналогичный подход, применяя `rotate()` для перемещения целевого элемента к левой стороне deque. Удалите старые записи с помощью `popleft()`, добавьте новые с помощью `extend()`, а затем обратите вращение. С небольшими вариациями этого подхода легко реализовать стековые манипуляции в стиле Forth, такие как `dup`, `drop`, `swap`, `over`, `pick`, `rot` и `roll`. ## 7.3.3. [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) объекты #### `class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])` Возвращает новый объект, подобный словарю. [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) является подклассом встроенного класса [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict). Он переопределяет один метод и добавляет одну изменяемую переменную экземпляра. Остальная функциональность такая же, как у класса [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict), и здесь не документируется. Первый аргумент задаёт начальное значение для атрибута [`default_factory`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory); по умолчанию `None`. Все остальные аргументы обрабатываются так же, как если бы они были переданы конструктору [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict), включая именованные аргументы. Объекты [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) поддерживают следующий метод в дополнение к стандартным операциям [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict): #### `__missing__(key)` Если атрибут [`default_factory`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory) равен `None`, это возбуждает исключение [`KeyError`](https://python-all.ru/3.2/library/exceptions.html#KeyError) с *key* в качестве аргумента. Если [`default_factory`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory) не равен `None`, он вызывается без аргументов, чтобы предоставить значение по умолчанию для заданного *key*; это значение вставляется в словарь для *key* и возвращается. Если вызов [`default_factory`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory) возбуждает исключение, это исключение распространяется без изменений. Этот метод вызывается методом [`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__getitem__) класса [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict), когда запрошенный ключ не найден; то, что он возвращает или возбуждает, затем возвращается или возбуждается методом [`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__getitem__). Обратите внимание, что [`__missing__()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.__missing__) *не* вызывается для любых операций, кроме [`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__getitem__). Это означает, что `get()`, как и обычные словари, будет возвращать `None` в качестве значения по умолчанию, а не использовать [`default_factory`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory). Объекты [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) поддерживают следующую переменную экземпляра: #### `default_factory` Этот атрибут используется методом [`__missing__()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict.__missing__); он инициализируется из первого аргумента конструктора, если он присутствует, или `None`, если отсутствует. ### 7.3.3.1. [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) Примеры Используя [`list`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#list) в качестве `default_factory`, легко сгруппировать последовательность пар ключ-значение в словарь списков: ```python >>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] >>> d = defaultdict(list) >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) ... >>> list(d.items()) [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])] ``` Когда ключ встречается впервые, его ещё нет в отображении; поэтому запись автоматически создаётся с помощью функции `default_factory`, которая возвращает пустой [`list`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#list). Затем операция `list.append()` добавляет значение в новый список. При повторной встрече ключа поиск происходит обычным образом (возвращается список для этого ключа), и операция `list.append()` добавляет ещё одно значение в список. Этот метод проще и быстрее, чем эквивалентный приём с [`dict.setdefault()`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict.setdefault): ```python >>> d = {} >>> for k, v in s: ... d.setdefault(k, []).append(v) ... >>> list(d.items()) [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])] ``` Установка `default_factory` в [`int`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#int) делает [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) полезным для подсчёта (как мешок или мультимножество в других языках): ```python >>> s = 'mississippi' >>> d = defaultdict(int) >>> for k in s: ... d[k] += 1 ... >>> list(d.items()) [('i', 4), ('p', 2), ('s', 4), ('m', 1)] ``` Когда буква встречается впервые, она отсутствует в отображении, поэтому функция `default_factory` вызывает [`int()`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#int), чтобы получить нулевое значение по умолчанию. Затем операция инкремента наращивает счётчик для каждой буквы. Функция [`int()`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#int), которая всегда возвращает ноль, – всего лишь частный случай константных функций. Более быстрый и гибкий способ создания константных функций – использовать лямбда-функцию, которая может возвращать любое константное значение (не только ноль): ```python >>> def constant_factory(value): ... return lambda: value >>> d = defaultdict(constant_factory('')) >>> d.update(name='John', action='ran') >>> '%(name)s %(action)s to %(object)s' % d 'John ran to ' ``` Установка `default_factory` в [`set`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#set) делает [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.defaultdict) полезным для построения словаря множеств: ```python >>> s = [('red', 1), ('blue', 2), ('red', 3), ('blue', 4), ('red', 1), ('blue', 4)] >>> d = defaultdict(set) >>> for k, v in s: ... d[k].add(v) ... >>> list(d.items()) [('blue', set([2, 4])), ('red', set([1, 3]))] ``` ## 7.3.4. [`namedtuple()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.namedtuple) Фабричная функция для кортежей с именованными полями Именованные кортежи придают смысл каждой позиции в кортеже и позволяют писать более читаемый, самодокументируемый код. Их можно использовать везде, где используются обычные кортежи, и они добавляют возможность доступа к полям по имени, а не по индексу. #### `collections.namedtuple(typename, field_names, verbose=False, rename=False)` Возвращает новый подкласс кортежа с именем *typename*. Новый подкласс используется для создания объектов, подобных кортежу, поля которых доступны через обращение к атрибутам, а также индексируемы и итерируемы. Экземпляры подкласса также имеют полезную docstring (с именем типа и полями) и полезный метод [`__repr__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__repr__), который выводит содержимое кортежа в формате `name=value`. Параметр *field\_names* может быть строкой, в которой имена полей разделены пробелами и/или запятыми, например `'x y'` или `'x, y'`. Как вариант, *field\_names* может быть последовательностью строк, например `['x', 'y']`. В качестве имени поля может использоваться любой допустимый идентификатор Python, кроме имён, начинающихся с подчёркивания. Допустимые идентификаторы состоят из букв, цифр и подчёркиваний, но не начинаются с цифры или подчёркивания и не могут быть [`ключевым словом`](https://python-all.ru/3.2/library/keyword.html#module-keyword), таким как *class*, *for*, *return*, *global*, *pass* или *raise*. Если *rename* равно true, недопустимые имена полей автоматически заменяются позиционными именами. Например, `['abc', 'def', 'ghi', 'abc']` преобразуется в `['abc', '_1', 'ghi', '_3']`, удаляя ключевое слово `def` и дублирующееся имя поля `abc`. Если *verbose* равно true, определение класса выводится непосредственно перед его созданием. Экземпляры именованных кортежей не имеют собственных словарей, поэтому они легковесны и потребляют не больше памяти, чем обычные кортежи. Изменено в версии 3.1: Добавлена поддержка *rename*. ```python >>> # Базовый пример >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(x=10, y=11) >>> # Пример использования опции verbose для вывода определения класса >>> Point = namedtuple('Point', 'x y', verbose=True) class Point(tuple): 'Point(x, y)' __slots__ = () _fields = ('x', 'y') def __new__(_cls, x, y): 'Create a new instance of Point(x, y)' return _tuple.__new__(_cls, (x, y)) @classmethod def _make(cls, iterable, new=tuple.__new__, len=len): 'Make a new Point object from a sequence or iterable' result = new(cls, iterable) if len(result) != 2: raise TypeError('Expected 2 arguments, got %d' % len(result)) return result def __repr__(self): 'Return a nicely formatted representation string' return self.__class__.__name__ + '(x=%r, y=%r)' % self def _asdict(self): 'Return a new OrderedDict which maps field names to their values' return OrderedDict(zip(self._fields, self)) __dict__ = property(_asdict) def _replace(_self, **kwds): 'Return a new Point object replacing specified fields with new values' result = _self._make(map(kwds.pop, ('x', 'y'), _self)) if kwds: raise ValueError('Got unexpected field names: %r' % list(kwds.keys())) return result def __getnewargs__(self): 'Return self as a plain tuple. Used by copy and pickle.' return tuple(self) x = _property(_itemgetter(0), doc='Alias for field number 0') y = _property(_itemgetter(1), doc='Alias for field number 1') >>> p = Point(11, y=22) # создать экземпляр с позиционными или именованными аргументами >>> p[0] + p[1] # доступен по индексу, как обычный кортеж (11, 22) 33 >>> x, y = p # распаковывается как обычный кортеж >>> x, y (11, 22) >>> p.x + p.y # поля также доступны по имени 33 >>> p # читаемое __repr__ в стиле name=value Point(x=11, y=22) ``` Именованные кортежи особенно полезны для присвоения имён полям кортежам результатов, возвращаемым модулями [`csv`](https://python-all.ru/3.2/library/csv.html#module-csv) или [`sqlite3`](https://python-all.ru/3.2/library/sqlite3.html#module-sqlite3): ```python EmployeeRecord = namedtuple('EmployeeRecord', 'name, age, title, department, paygrade') import csv for emp in map(EmployeeRecord._make, csv.reader(open("employees.csv", "rb"))): print(emp.name, emp.title) import sqlite3 conn = sqlite3.connect('/companydata') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT name, age, title, department, paygrade FROM employees') for emp in map(EmployeeRecord._make, cursor.fetchall()): print(emp.name, emp.title) ``` В дополнение к методам, унаследованным от кортежей, именованные кортежи поддерживают три дополнительных метода и один атрибут. Чтобы избежать конфликтов с именами полей, имена методов и атрибутов начинаются с подчёркивания. #### `classmethod somenamedtuple._make(iterable)` Метод класса, который создаёт новый экземпляр из существующей последовательности или итерируемого объекта. ```python >>> t = [11, 22] >>> Point._make(t) Point(x=11, y=22) ``` #### `somenamedtuple._asdict()` Возвращает новый [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict), который сопоставляет имена полей с соответствующими значениями: ```python >>> p._asdict() OrderedDict([('x', 11), ('y', 22)]) ``` Изменено в версии 3.1: Возвращает [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) вместо обычного [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict). #### `somenamedtuple._replace(kwargs)` Возвращает новый экземпляр именованного кортежа, заменяя указанные поля новыми значениями: ```python >>> p = Point(x=11, y=22) >>> p._replace(x=33) Point(x=33, y=22) >>> for partnum, record in inventory.items(): ... inventory[partnum] = record._replace(price=newprices[partnum], timestamp=time.now()) ``` #### `somenamedtuple._fields` Кортеж строк с именами полей. Полезен для интроспекции и для создания новых типов именованных кортежей из существующих. ```python >>> p._fields # просмотреть имена полей ('x', 'y') >>> Color = namedtuple('Color', 'red green blue') >>> Pixel = namedtuple('Pixel', Point._fields + Color._fields) >>> Pixel(11, 22, 128, 255, 0) Pixel(x=11, y=22, red=128, green=255, blue=0) ``` Чтобы получить поле, имя которого хранится в строке, используйте функцию [`getattr()`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#getattr): ```python >>> getattr(p, 'x') 11 ``` Чтобы преобразовать словарь в именованный кортеж, используйте оператор двойной звёздочки (как описано в разделе [*Распаковка списков аргументов*](https://python-all.ru/3.2/tutorial/controlflow.html#tut-unpacking-arguments)): ```python >>> d = {'x': 11, 'y': 22} >>> Point(**d) Point(x=11, y=22) ``` Поскольку именованный кортеж – это обычный класс Python, легко добавить или изменить функциональность с помощью подкласса. Вот как добавить вычисляемое поле и формат печати с фиксированной шириной: ```python >>> class Point(namedtuple('Point', 'x y')): __slots__ = () @property def hypot(self): return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5 def __str__(self): return 'Point: x=%6.3f y=%6.3f hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot) ``` ```python >>> for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7): print(p) Point: x= 3.000 y= 4.000 hypot= 5.000 Point: x=14.000 y= 0.714 hypot=14.018 ``` Приведённый выше подкласс устанавливает `__slots__` в пустой кортеж. Это помогает снизить потребление памяти, предотвращая создание словарей экземпляров. Наследование не подходит для добавления новых хранимых полей. Вместо этого просто создайте новый тип именованного кортежа на основе атрибута `_fields`: ```python >>> Point3D = namedtuple('Point3D', Point._fields + ('z',)) ``` Значения по умолчанию можно реализовать, используя `_replace()` для настройки экземпляра-прототипа: ```python >>> Account = namedtuple('Account', 'owner balance transaction_count') >>> default_account = Account('', 0.0, 0) >>> johns_account = default_account._replace(owner='John') ``` Перечислимые константы можно реализовать с помощью именованных кортежей, но проще и эффективнее использовать простое объявление класса: ```python >>> Status = namedtuple('Status', 'open pending closed')._make(range(3)) >>> Status.open, Status.pending, Status.closed (0, 1, 2) >>> class Status: open, pending, closed = range(3) ``` > **См. также** > > - [Рецепт именованного кортежа](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) адаптирован для Python 2.4. > - [Рецепт абстрактного базового класса именованного кортежа с примесью метакласса](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) от Яна Калишевского. Кроме предоставления [*абстрактного базового класса*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-abstract-base-class) для именованных кортежей, он также поддерживает альтернативный конструктор на основе [*метакласса*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-metaclass), что удобно для случаев, когда именованные кортежи наследуются. ## 7.3.5. [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) объекты Упорядоченные словари работают как обычные словари, но запоминают порядок, в котором были добавлены элементы. При итерации по упорядоченному словарю элементы возвращаются в том порядке, в котором их ключи были впервые добавлены. #### `class collections.OrderedDict([items])` Возвращает экземпляр подкласса dict, поддерживающий обычные методы [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict). *OrderedDict* – это словарь, который запоминает порядок, в котором ключи были вставлены впервые. Если новая запись перезаписывает существующую, исходная позиция вставки остаётся неизменной. Удаление записи и повторная вставка перемещает её в конец. Новое в версии 3.1. #### `popitem(last=True)` Метод [`popitem()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict.popitem) для упорядоченных словарей возвращает и удаляет пару (ключ, значение). Пары возвращаются в порядке LIFO, если *last* равно true, или в порядке FIFO, если false. #### `move_to_end(key, last=True)` Перемещает существующий *ключ* на любой конец упорядоченного словаря. Элемент перемещается в правый конец, если *last* равно true (по умолчанию), или в начало, если *last* равно false. Возбуждает [`KeyError`](https://python-all.ru/3.2/library/exceptions.html#KeyError), если *ключ* не существует: ```python >>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde') >>> d.move_to_end('b') >>> ''.join(d.keys()) 'acdeb' >>> d.move_to_end('b', last=False) >>> ''.join(d.keys()) 'bacde' ``` Новое в версии 3.2. В дополнение к обычным методам отображений, упорядоченные словари также поддерживают обратную итерацию с помощью [`reversed()`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#reversed). Проверки равенства между объектами [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) учитывают порядок и реализуются как `list(od1.items())==list(od2.items())`. Проверки равенства между объектами [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) и другими объектами [`Mapping`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Mapping) не учитывают порядок, как обычные словари. Это позволяет заменять объекты [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) везде, где используется обычный словарь. Конструктор [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) и метод `update()` оба принимают именованные аргументы, но их порядок теряется, поскольку семантика вызова функций Python передаёт именованные аргументы с помощью обычного неупорядоченного словаря. > **См. также** > > [Эквивалентный рецепт OrderedDict](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) , работающий на Python 2.4 или новее. ### 7.3.5.1. [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.OrderedDict) Примеры и рецепты Поскольку упорядоченный словарь запоминает порядок вставки, его можно использовать в сочетании с сортировкой для создания отсортированного словаря: ```python >>> # обычный неотсортированный словарь >>> d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2} >>> # словарь, отсортированный по ключу >>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0])) OrderedDict([('apple', 4), ('banana', 3), ('orange', 2), ('pear', 1)]) >>> # словарь, отсортированный по значению >>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1])) OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)]) >>> # словарь, отсортированный по длине строки ключа >>> OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: len(t[0]))) OrderedDict([('pear', 1), ('apple', 4), ('orange', 2), ('banana', 3)]) ``` Новые отсортированные словари сохраняют порядок сортировки при удалении записей. Но при добавлении новых ключей они добавляются в конец, и сортировка не сохраняется. Также несложно создать вариант упорядоченного словаря, который запоминает порядок, в котором ключи были *в последний раз* вставлены. Если новая запись перезаписывает существующую, исходная позиция вставки меняется и перемещается в конец: ```python class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict): 'Store items in the order the keys were last added' def __setitem__(self, key, value): if key in self: del self[key] OrderedDict.__setitem__(self, key, value) ``` Упорядоченный словарь можно комбинировать с классом [`Counter`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Counter), чтобы счётчик запоминал порядок, в котором элементы встретились впервые: ```python class OrderedCounter(Counter, OrderedDict): 'Counter that remembers the order elements are first encountered' def __repr__(self): return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, OrderedDict(self)) def __reduce__(self): return self.__class__, (OrderedDict(self),) ``` ## 7.3.6. [`UserDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict) объекты Класс [`UserDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict) действует как обёртка вокруг объектов словаря. Необходимость в этом классе частично отпала благодаря возможности создавать подклассы напрямую от [`dict`](https://python-all.ru/3.2/library/stdtypes.html#dict); однако с этим классом может быть проще работать, потому что базовый словарь доступен как атрибут. #### `class collections.UserDict([initialdata])` Класс, имитирующий словарь. Содержимое экземпляра хранится в обычном словаре, который доступен через атрибут [`data`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict.data) объектов [`UserDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict). Если передан *initialdata*, то [`data`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict.data) инициализируется его содержимым; обратите внимание, что ссылка на *initialdata* не сохраняется, что позволяет использовать его для других целей. В дополнение к поддержке методов и операций отображений, экземпляры [`UserDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict) предоставляют следующий атрибут: #### `data` Настоящий словарь, используемый для хранения содержимого класса [`UserDict`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserDict). ## 7.3.7. [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList) объекты Этот класс действует как обёртка вокруг объектов-списков. Это полезный базовый класс для собственных классов, подобных спискам, которые могут наследовать от них и переопределять существующие методы или добавлять новые. Таким образом, можно добавлять новое поведение к спискам. Необходимость в этом классе частично отпала благодаря возможности создавать подклассы напрямую от [`list`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#list); однако с этим классом может быть проще работать, потому что базовый список доступен как атрибут. #### `class collections.UserList([list])` Класс, имитирующий список. Содержимое экземпляра хранится в обычном списке, который доступен через атрибут [`data`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList.data) объектов [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList). Содержимое экземпляра изначально устанавливается в копию *list*, по умолчанию пустой список `[]`. *list* может быть любым итерируемым объектом, например, настоящим списком Python или объектом [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList). В дополнение к поддержке методов и операций изменяемых последовательностей, экземпляры [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList) предоставляют следующий атрибут: #### `data` Настоящий объект [`list`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#list), используемый для хранения содержимого класса [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList). **Требования к наследованию:** Подклассы [`UserList`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserList) должны предоставлять конструктор, который можно вызывать без аргументов или с одним аргументом. Операции со списками, возвращающие новую последовательность, пытаются создать экземпляр фактического класса реализации. Для этого предполагается, что конструктор можно вызвать с одним параметром, который является объектом последовательности, используемым в качестве источника данных. Если производный класс не желает соблюдать это требование, все специальные методы, поддерживаемые этим классом, должны быть переопределены; обратитесь к исходному коду за информацией о методах, которые необходимо предоставить в этом случае. ## 7.3.8. [`UserString`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserString) объекты Класс [`UserString`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserString) действует как обёртка вокруг строковых объектов. Необходимость в этом классе частично отпала благодаря возможности создавать подклассы напрямую от [`str`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#str); однако с этим классом может быть проще работать, потому что базовая строка доступна как атрибут. #### `class collections.UserString([sequence])` Класс, имитирующий строку или объект строки Unicode. Содержимое экземпляра хранится в обычном строковом объекте, который доступен через атрибут `data` объектов [`UserString`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserString). Содержимое экземпляра изначально устанавливается в копию *sequence*. *sequence* может быть экземпляром [`bytes`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#bytes), [`str`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#str), [`UserString`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.UserString) (или подклассом) или произвольной последовательностью, которая может быть преобразована в строку с помощью встроенной функции [`str()`](https://python-all.ru/3.2/library/functions.html#str). ## 7.3.9. ABCs - абстрактные базовые классы Модуль collections предоставляет следующие [*абстрактные базовые классы*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-abstract-base-class): | ABC | Наследует от | Абстрактные методы | Методы-примеси | | --- | --- | --- | --- | | [`Container`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Container) | | `__contains__` | | | [`Hashable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Hashable) | | `__hash__` | | | [`Iterable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Iterable) | | `__iter__` | | | [`Iterator`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Iterator) | [`Iterable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Iterable) | `__next__` | `__iter__` | | [`Sized`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sized) | | `__len__` | | | [`Callable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Callable) | | `__call__` | | | [`Sequence`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sequence) | [`Sized`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sized), [`Iterable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Iterable), [`Container`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Container) | `__getitem__` | `__contains__`, `__iter__`, `__reversed__`, `index` и `count` | | [`MutableSequence`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MutableSequence) | [`Sequence`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sequence) | `__setitem__`, `__delitem__`, `insert` | Унаследованные методы [`Sequence`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sequence) и `append`, `reverse`, `extend`, `pop`, `remove` и `__iadd__` | | [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) | [`Sized`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sized), [`Iterable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Iterable), [`Container`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Container) | | `__le__`, `__lt__`, `__eq__`, `__ne__`, `__gt__`, `__ge__`, `__and__`, `__or__`, `__sub__`, `__xor__` и `isdisjoint` | | [`MutableSet`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MutableSet) | [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) | `add`, `discard` | Унаследованные [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) методы и `clear`, `pop`, `remove`, `__ior__`, `__iand__`, `__ixor__` и `__isub__` | | [`Mapping`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Mapping) | [`Sized`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sized), [`Iterable`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Iterable), [`Container`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Container) | `__getitem__` | `__contains__`, `keys`, `items`, `values`, `get`, `__eq__` и `__ne__` | | [`MutableMapping`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MutableMapping) | [`Mapping`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Mapping) | `__setitem__`, `__delitem__` | Унаследованные [`Mapping`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Mapping) методы и `pop`, `popitem`, `clear`, `update`, и `setdefault` | | [`MappingView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MappingView) | [`Sized`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Sized) | | `__len__` | | [`ItemsView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.ItemsView) | [`MappingView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MappingView), [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) | | `__contains__`, `__iter__` | | [`KeysView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.KeysView) | [`MappingView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MappingView), [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) | | `__contains__`, `__iter__` | | [`ValuesView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.ValuesView) | [`MappingView`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MappingView) | | `__contains__`, `__iter__` | #### `class collections.Container` #### `class collections.Hashable` #### `class collections.Sized` #### `class collections.Callable` Абстрактные базовые классы (ABC) для классов, предоставляющих соответственно методы [`__contains__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__contains__), [`__hash__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__hash__), [`__len__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__len__) и [`__call__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__call__). #### `class collections.Iterable` ABC для классов, предоставляющих метод [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__iter__). См. также определение [*итерируемого объекта*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-iterable). #### `class collections.Iterator` ABC for classes that provide the [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__iter__) and `__next__()` methods. See also the definition of [*iterator*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-iterator). #### `class collections.Sequence` #### `class collections.MutableSequence` ABC для неизменяемых и изменяемых [*последовательностей*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-sequence). #### `class collections.Set` #### `class collections.MutableSet` ABC для наборов только для чтения и изменяемых наборов. #### `class collections.Mapping` #### `class collections.MutableMapping` ABC для неизменяемых и изменяемых [*отображений*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-mapping). #### `class collections.MappingView` #### `class collections.ItemsView` #### `class collections.KeysView` #### `class collections.ValuesView` ABC для [*представлений*](https://python-all.ru/3.2/glossary.html#term-view) отображений, элементов, ключей и значений. Эти ABC позволяют проверять, предоставляют ли классы или их экземпляры определённую функциональность, например: ```python size = None if isinstance(myvar, collections.Sized): size = len(myvar) ``` Некоторые ABC также полезны в качестве примесей, упрощающих разработку классов, поддерживающих API контейнеров. Например, чтобы написать класс, поддерживающий полный API [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set), достаточно предоставить три базовых абстрактных метода: [`__contains__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__contains__), [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__iter__) и [`__len__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__len__). ABC предоставляет остальные методы, такие как [`__and__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__and__) и `isdisjoint()` ```python class ListBasedSet(collections.Set): ''' Альтернативная реализация множества, ориентированная на экономию памяти, а не на скорость и не требующая, чтобы элементы множества были хэшируемыми. ''' def __init__(self, iterable): self.elements = lst = [] for value in iterable: if value not in lst: lst.append(value) def __iter__(self): return iter(self.elements) def __contains__(self, value): return value in self.elements def __len__(self): return len(self.elements) s1 = ListBasedSet('abcdef') s2 = ListBasedSet('defghi') overlap = s1 & s2 # Метод __and__() поддерживается автоматически ``` Замечания по использованию [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) и [`MutableSet`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MutableSet) в качестве миксина: 1. Поскольку некоторые операции над множествами создают новые множества, методам миксина по умолчанию требуется способ создавать новые экземпляры из итерируемого объекта. Предполагается, что конструктор класса имеет сигнатуру вида `ClassName(iterable)`. Это предположение вынесено во внутренний метод класса `_from_iterable()`, который вызывает `cls(iterable)` для создания нового множества. Если миксин [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) используется в классе с другой сигнатурой конструктора, потребуется переопределить `_from_iterable()` методом класса, который сможет создавать новые экземпляры из итерируемого аргумента. 2. Чтобы переопределить операции сравнения (предположительно для скорости, так как семантика фиксирована), переопределите [`__le__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__le__), и остальные операции автоматически последуют этому примеру. 3. Примесь [`Set`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) предоставляет метод `_hash()` для вычисления хеш-значения множества; однако [`__hash__()`](https://python-all.ru/3.2/reference/datamodel.html#object.__hash__) не определён, поскольку не все множества являются хешируемыми или неизменяемыми. Чтобы добавить хешируемость множеству с помощью примесей, унаследуйтесь от [`Set()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Set) и [`Hashable()`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.Hashable), затем определите `__hash__ = Set._hash`. > **См. также** > > - [Рецепт OrderedSet](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html) для примера, построенного на основе [`MutableSet`](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html#collections.MutableSet). > - Для получения дополнительной информации об ABC см. модуль [`abc`](https://python-all.ru/3.2/library/abc.html#module-abc) и [**PEP 3119**](https://python-all.ru/3.2/library/collections.html).