> **Источник:** https://python-all.ru/3.6/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.

---

# 8.3. [`collections`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#module-collections) – Контейнерные типы данных

**Исходный код:** [Lib/collections/\_\_init\_\_.py](https://python-all.ru/src/3.6/Lib/collections/__init__.py)

---

Этот модуль предоставляет специализированные типы данных-контейнеры в качестве альтернативы встроенным контейнерам общего назначения Python: [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict), [`list`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#list), [`set`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#set) и [`tuple`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#tuple).

| [`namedtuple()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.namedtuple) | фабричная функция для создания подклассов кортежей с именованными полями |
| --- | --- |
| [`deque`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.deque) | контейнер, подобный списку, с быстрыми добавлением и извлечением с обоих концов |
| [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) | класс, подобный словарю, для создания единого представления нескольких отображений |
| [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter) | подкласс dict для подсчёта хэшируемых объектов |
| [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) | подкласс dict, который запоминает порядок добавления записей |
| [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) | подкласс dict, который вызывает фабричную функцию для предоставления отсутствующих значений |
| [`UserDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict) | обёртка вокруг словарей для упрощения создания подклассов dict |
| [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList) | обёртка вокруг списков для упрощения создания подклассов list |
| [`UserString`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserString) | обёртка вокруг строк для упрощения создания подклассов str |

Изменено в версии 3.3: Перенесены [Базовые абстрактные классы коллекций](https://python-all.ru/3.6/library/collections.abc.html#collections-abstract-base-classes) в модуль [`collections.abc`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.abc.html#module-collections.abc). Для обратной совместимости они по-прежнему видны в этом модуле.

## 8.3.1. [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) объекты

Новое в версии 3.3.

Класс [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) предназначен для быстрой связки нескольких отображений, чтобы их можно было рассматривать как единое целое. Часто он работает намного быстрее, чем создание нового словаря и выполнение нескольких вызовов [`update()`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict.update).

Класс можно использовать для имитации вложенных областей видимости; он полезен в шаблонизаторах.

#### `class collections.ChainMap(*maps)`

[`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) группирует несколько словарей или других отображений вместе, создавая единое обновляемое представление. Если не указаны *maps*, создаётся один пустой словарь, так что новая цепочка всегда содержит как минимум одно отображение.

Базовые отображения хранятся в списке. Этот список является открытым; к нему можно обращаться или изменять его через атрибут *maps*. Других состояний нет.

При поиске последовательно просматриваются базовые отображения, пока не будет найден ключ. В отличие от этого, записи, обновления и удаления работают только с первым отображением.

[`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) включает базовые отображения по ссылке. То есть, если одно из базовых отображений будет обновлено, эти изменения отразятся в [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap).

Поддерживаются все обычные методы словаря. Кроме того, имеется атрибут *maps*, метод для создания новых подконтекстов и свойство для доступа ко всем отображениям, кроме первого:

#### `maps`

Обновляемый пользователем список отображений. Список упорядочен от первого просматриваемого к последнему. Это единственное сохраняемое состояние, и его можно изменять, чтобы менять порядок поиска отображений. Список всегда должен содержать хотя бы одно отображение.

#### `new_child(m=None)`

Возвращает новый объект [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap), содержащий новое отображение, за которым следуют все отображения из текущего экземпляра. Если указан `m`, он становится новым отображением в начале списка отображений; если не указан, используется пустой словарь, так что вызов `d.new_child()` эквивалентен следующему: `ChainMap({}, *d.maps)`. Этот метод используется для создания подконтекстов, которые можно обновлять, не изменяя значения ни в одном из родительских отображений.

Изменено в версии 3.4: Был добавлен необязательный параметр `m`.

#### `parents`

Свойство, возвращающее новый [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap), содержащий все отображения из текущего экземпляра, кроме первого. Это полезно для пропуска первого отображения при поиске. Варианты использования аналогичны ключевому слову [`nonlocal`](https://python-all.ru/3.6/reference/simple_stmts.html#nonlocal), применяемому в [вложенных областях видимости](https://python-all.ru/3.6/glossary.html#term-nested-scope). Также они параллельны встроенной функции [`super()`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#super). Ссылка на `d.parents` эквивалентна: `ChainMap(*d.maps[1:])`.

> **См. также**
>
> - Класс [MultiContext](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) в пакете Enthought [CodeTools](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) имеет опции для поддержки записи в любое отображение в цепочке.
> - Класс [Context](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) в Django для шаблонов представляет собой цепочку отображений только для чтения. Он также поддерживает добавление и удаление контекстов, аналогично методу [`new_child()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap.new_child) и свойству [`parents()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap.parents).
> - Рецепт [Nested Contexts](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) содержит опции для управления тем, применяются ли записи и другие изменения только к первому отображению или к любому отображению в цепочке.
> - [Сильно упрощённая версия Chainmap только для чтения](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html).

### 8.3.1.1. [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) Примеры и рецепты

В этом разделе показаны различные подходы к работе с цепочечными отображениями.

Пример симуляции внутренней цепочки поиска Python:

```python
import builtins
pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins))
```

Пример, когда заданные пользователем аргументы командной строки имеют приоритет над переменными окружения, которые, в свою очередь, имеют приоритет над значениями по умолчанию:

```python
import os, argparse

defaults = {'color': 'red', 'user': 'guest'}

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = {k:v for k, v in vars(namespace).items() if v}

combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)
print(combined['color'])
print(combined['user'])
```

Примеры шаблонов использования класса [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) для симуляции вложенных контекстов:

```python
c = ChainMap()        # Создать корневой контекст
d = c.new_child()     # Создать вложенный дочерний контекст
e = c.new_child()     # Дочерний контекст c, независимый от d
e.maps[0]             # Словарь текущего контекста – как locals() в Python
e.maps[-1]            # Корневой контекст – как globals() в Python
e.parents             # Цепочка объемлющих контекстов – как nonlocals в Python

d['x']                # Получить первый ключ в цепочке контекстов
d['x'] = 1            # Установить значение в текущем контексте
del d['x']            # Удалить из текущего контекста
list(d)               # Все вложенные значения
k in d                # Проверить все вложенные значения
len(d)                # Количество вложенных значений
d.items()             # Все вложенные элементы
dict(d)               # Развернуть в обычный словарь
```

Класс [`ChainMap`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.ChainMap) выполняет обновления (запись и удаление) только в первом отображении цепочки, в то время как поиск просматривает всю цепочку. Однако, если требуется глубокая запись и удаление, легко создать подкласс, который обновляет ключи, найденные глубже в цепочке:

```python
class DeepChainMap(ChainMap):
    'Variant of ChainMap that allows direct updates to inner scopes'

    def __setitem__(self, key, value):
        for mapping in self.maps:
            if key in mapping:
                mapping[key] = value
                return
        self.maps[0][key] = value

    def __delitem__(self, key):
        for mapping in self.maps:
            if key in mapping:
                del mapping[key]
                return
        raise KeyError(key)

>>> d = DeepChainMap({'zebra': 'black'}, {'elephant': 'blue'}, {'lion': 'yellow'})
>>> d['lion'] = 'orange'         # обновить существующий ключ на два уровня ниже
>>> d['snake'] = 'red'           # новые ключи добавляются в самый верхний словарь
>>> del d['elephant']            # удалить существующий ключ на один уровень ниже
>>> d                            # отобразить результат
DeepChainMap({'zebra': 'black', 'snake': 'red'}, {}, {'lion': 'orange'})
```

## 8.3.2. [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/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(r'\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])`

Класс [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter) является подклассом [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict) для подсчёта хешируемых объектов. Это неупорядоченная коллекция, в которой элементы хранятся в качестве ключей словаря, а их количество – в качестве значений словаря. Количество может быть любым целым числом, включая ноль и отрицательные значения. Класс [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter) похож на мешки или мультимножества 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 они возвращают ноль для отсутствующих элементов вместо возбуждения [`KeyError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#KeyError):

```python
>>> c = Counter(['eggs', 'ham'])
>>> c['bacon']                              # счёт отсутствующего элемента равен нулю
0
```

Установка количества 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 счётчике. Элементы возвращаются в произвольном порядке. Если счётчик элемента меньше единицы, [`elements()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter.elements) игнорирует его.

```python
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
```

#### `most_common([n])`

Возвращает список из *n* наиболее часто встречающихся элементов и их количества, от наиболее частых к наименее частым. Если *n* опущено или `None`, [`most_common()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter.most_common) возвращает *все* элементы счётчика. Элементы с одинаковыми количествами упорядочиваются произвольно:

```python
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)  
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]
```

#### `subtract([iterable-or-mapping])`

Элементы вычитаются из *итерируемого объекта* или из другого *отображения* (или счётчика). Подобно [`dict.update()`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict.update), но вычитает количества вместо замены. Как входные, так 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.

Обычные методы словарей доступны для объектов [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter), за исключением двух, которые работают с счётчиками иначе.

#### `fromkeys(iterable)`

Этот метод класса не реализован для объектов [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter).

#### `update([iterable-or-mapping])`

Элементы подсчитываются из *итерируемого объекта* или добавляются из другого *отображения* (или счётчика). Как и [`dict.update()`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict.update), но увеличивает счётчики вместо их замены. Кроме того, *итерируемый объект* должен быть последовательностью элементов, а не последовательностью `(key, value)` пар.

Типичные приёмы работы с объектами [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/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:-1]       # n наименее частых элементов
+c                              # удалить нулевые и отрицательные значения
```

Для объединения объектов [`Counter`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.Counter) в мультимножества (счётчики с положительными количествами) предоставляется несколько математических операций. Сложение и вычитание комбинируют счётчики, складывая или вычитая количества соответствующих элементов. Пересечение и объединение возвращают минимум и максимум соответствующих количеств. Каждая операция может принимать входные данные со знаковыми количествами, но в результате будут исключены значения с нулевыми или отрицательными количествами.

```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})
```

Унарное сложение и вычитание – это сокращения для добавления пустого счётчика или вычитания из пустого счётчика.

```python
>>> c = Counter(a=2, b=-4)
>>> +c
Counter({'a': 2})
>>> -c
Counter({'b': 4})
```

Новое в версии 3.3: Добавлена поддержка унарного плюса, унарного минуса и операций над мультимножествами на месте.

> **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/3.6/library/collections.html#collections.Counter) является подклассом словаря без ограничений на ключи и значения. Значения должны быть числами, представляющими счётчики, но в поле значения *можно* хранить что угодно.
> - Метод `most_common()` требует только упорядочиваемости значений.
> - 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 будут работать, и отрицательные значения поддерживаются. То же самое верно для `update()` и `subtract()`, которые допускают отрицательные и нулевые значения как для входных, так и для выходных данных.
> - 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 счётчиков. Он игнорирует нулевые и отрицательные счётчики.

> **См. также**
>
> - [Класс Bag](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) в Smalltalk.
> - Статья в Википедии о [мультимножествах](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html).
> - [Мультимножества в C++](https://python-all.ru/3.6/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*.
> - Для перечисления всех различных мультимножеств заданного размера над заданным набором элементов см. [`itertools.combinations_with_replacement()`](https://python-all.ru/3.6/library/itertools.html#itertools.combinations_with_replacement):
>
>   > map(Counter, combinations\_with\_replacement(‘ABC’, 2)) –\> AA AB AC BB BC CC

## 8.3.3. [`deque`](https://python-all.ru/3.6/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/3.6/library/collections.html#collections.deque.append)) данными из *итерируемого объекта*. Если *итерируемый объект* 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/3.6/library/stdtypes.html#list) поддерживают аналогичные операции, они оптимизированы для быстрых операций фиксированной длины и влекут за собой затраты на перемещение 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`, deques могут расти до произвольной длины. В противном случае deque ограничен заданной максимальной длиной. Как только deque ограниченной длины 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.

#### `copy()`

Создаёт поверхностную копию deque.

Новое в версии 3.5.

#### `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.

#### `index(x[, start[, stop]])`

Возвращает позицию *x* в deque (начиная с индекса *start* и до индекса *stop*). Возвращает первое совпадение или возбуждает [`ValueError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#ValueError), если не найдено.

Новое в версии 3.5.

#### `insert(i, x)`

Вставляет *x* в deque на позицию *i*.

Если вставка приведёт к тому, что ограниченный deque превысит *maxlen*, вызывается исключение [`IndexError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#IndexError).

Новое в версии 3.5.

#### `pop()`

Удаляет и возвращает элемент из правой части deque. Если элемент отсутствует, вызывает исключение [`IndexError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#IndexError).

#### `popleft()`

Удаляет и возвращает элемент из левой части deque. Если элемент отсутствует, вызывает исключение [`IndexError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#IndexError).

#### `remove(value)`

Удаляет первое вхождение *значения*. Если не найдено, вызывает исключение [`ValueError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#ValueError).

#### `reverse()`

Переворачивает элементы deque на месте и возвращает `None`.

Новое в версии 3.2.

#### `rotate(n=1)`

Поворачивает deque на *n* шагов вправо. Если *n* отрицательное, поворачивает влево.

Когда deque не пуст, поворот на один шаг вправо эквивалентен `d.appendleft(d.pop())`, а поворот на один шаг влево – `d.append(d.popleft())`.

Объекты deque также предоставляют один атрибут только для чтения:

#### `maxlen`

Максимальный размер дека 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/3.6/reference/expressions.html#in) и обращения по индексу, такие как `d[-1]`. Доступ по индексу выполняется за O(1) на обоих концах, но замедляется до O(n) в середине. Для быстрого произвольного доступа используйте списки.

Начиная с версии 3.5, деки поддерживают `__add__()`, `__mul__()` и `__imul__()`.

Пример:

```pycon
>>> 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 "<pyshell#6>", 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'])
```

### 8.3.3.1. [`deque`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.deque) Рецепты

В этом разделе рассматриваются различные подходы к работе с деками.

Деки с ограниченной длиной предоставляют функциональность, аналогичную фильтру `tail` в Unix:

```python
def tail(filename, n=10):
    'Return the last n lines of a file'
    with open(filename) as f:
        return deque(f, 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()` позволяет реализовать [`deque`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.deque) срезы и удаление. Например, чистая реализация `del d[n]` на Python использует метод `rotate()` для позиционирования элементов, которые нужно извлечь:

```python
def delete_nth(d, n):
    d.rotate(-n)
    d.popleft()
    d.rotate(n)
```

To implement [`deque`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.deque) slicing, use a similar approach applying `rotate()` to bring a target element to the left side of the deque. Remove old entries with `popleft()`, add new entries with `extend()`, and then reverse the rotation. With minor variations on that approach, it is easy to implement Forth style stack manipulations such as `dup`, `drop`, `swap`, `over`, `pick`, `rot`, and `roll`.

## 8.3.4. [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) объекты

#### `class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])`

Возвращает новый объект, похожий на словарь. [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) является подклассом встроенного класса [`dict`](https://python-all.ru/3.6/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/3.6/library/stdtypes.html#dict), и здесь не описывается.

Первый аргумент задает начальное значение для атрибута [`default_factory`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory); по умолчанию он равен `None`. Все остальные аргументы обрабатываются так же, как если бы они были переданы конструктору [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict), включая именованные аргументы.

[`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) объекты поддерживают следующий метод в дополнение к стандартным операциям [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict):

#### `__missing__(key)`

Если атрибут [`default_factory`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory) равен `None`, возникает исключение [`KeyError`](https://python-all.ru/3.6/library/exceptions.html#KeyError) с аргументом *key*.

Если [`default_factory`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory) не равен `None`, он вызывается без аргументов для предоставления значения по умолчанию для заданного *key*; это значение вставляется в словарь для *key* и возвращается.

Если вызов [`default_factory`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory) вызывает исключение, это исключение распространяется без изменений.

Этот метод вызывается методом [`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.6/reference/datamodel.html#object.__getitem__) класса [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict), когда запрошенный ключ не найден; все, что он возвращает или возбуждает, затем возвращается или возбуждается методом [`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.6/reference/datamodel.html#object.__getitem__).

Обратите внимание, что [`__missing__()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.__missing__) *не* вызывается ни для каких операций, кроме [`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.6/reference/datamodel.html#object.__getitem__). Это означает, что `get()` будет, как обычные словари, возвращать `None` по умолчанию, а не использовать [`default_factory`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory).

[`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) объекты поддерживают следующую переменную экземпляра:

#### `default_factory`

Этот атрибут используется методом [`__missing__()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict.__missing__); он инициализируется из первого аргумента конструктора, если он передан, или `None`, если не передан.

### 8.3.4.1. [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) Примеры

Используя [`list`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.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)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
```

Когда ключ встречается впервые, его еще нет в отображении; поэтому запись автоматически создается с помощью функции `default_factory`, которая возвращает пустой [`list`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#list). Затем операция `list.append()` присоединяет значение к новому списку. Когда ключи встречаются снова, поиск выполняется обычным образом (возвращается список для этого ключа), и операция `list.append()` добавляет еще одно значение в список. Этот метод проще и быстрее, чем эквивалентный метод с использованием [`dict.setdefault()`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict.setdefault):

```python
>>> d = {}
>>> for k, v in s:
...     d.setdefault(k, []).append(v)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
```

Установка `default_factory` в [`int`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#int) делает [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) удобным для подсчёта (как bag или мультимножество в других языках):

```python
>>> s = 'mississippi'
>>> d = defaultdict(int)
>>> for k in s:
...     d[k] += 1
...
>>> sorted(d.items())
[('i', 4), ('m', 1), ('p', 2), ('s', 4)]
```

Когда буква встречается впервые, в отображении она отсутствует, поэтому функция `default_factory` вызывает [`int()`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#int) для получения нулевого значения по умолчанию. Затем операция инкремента наращивает счётчик для каждой буквы.

Функция [`int()`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#int), всегда возвращающая ноль, – это 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('<missing>'))
>>> d.update(name='John', action='ran')
>>> '%(name)s %(action)s to %(object)s' % d
'John ran to <missing>'
```

Установка `default_factory` в [`set`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#set) делает [`defaultdict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.defaultdict) удобным 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)
...
>>> sorted(d.items())
[('blue', {2, 4}), ('red', {1, 3})]
```

## 8.3.5. [`namedtuple()`](https://python-all.ru/3.6/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, module=None)`

Возвращает новый подкласс кортежа с именем *typename*. Новый подкласс используется для создания объектов, подобных кортежам, поля которых доступны через атрибуты, а также поддерживают индексацию и итерацию. Экземпляры подкласса также имеют полезную docstring (с именем типа и именами полей) и полезный метод [`__repr__()`](https://python-all.ru/3.6/reference/datamodel.html#object.__repr__), который выводит содержимое кортежа в формате `name=value`.

Параметр *field\_names* представляет собой последовательность строк, например `['x', 'y']`. В качестве альтернативы *field\_names* может быть единой строкой, в которой имена полей разделены пробелами и/или запятыми, например `'x y'` или `'x, y'`.

В качестве имени поля может использоваться любой допустимый идентификатор Python, кроме имён, начинающихся с подчёркивания. Допустимые идентификаторы состоят из букв, цифр и символов подчёркивания, но не начинаются с цифры или подчёркивания и не могут быть [`keyword`](https://python-all.ru/3.6/library/keyword.html#module-keyword), например *class*, *for*, *return*, *global*, *pass*, или *raise*.

Если *rename* равен true, недопустимые имена полей автоматически заменяются позиционными именами. Например, `['abc', 'def', 'ghi', 'abc']` преобразуется в `['abc', '_1', 'ghi', '_3']`, устраняя ключевое слово `def` и дублирующееся имя поля `abc`.

Если *verbose* равно true, определение класса выводится после его создания. Эта опция устарела; вместо этого проще вывести атрибут `_source`.

Если определён *module*, атрибут `__module__` именованного кортежа устанавливается в это значение.

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*.

Изменено в версии 3.6: Параметры *verbose* и *rename* стали [только именованными аргументами](https://python-all.ru/3.6/glossary.html#keyword-only-parameter).

Изменено в версии 3.6: Добавлен параметр *module*.

```pycon
>>> # Базовый пример
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> 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 присваивания имён полей кортежам результатов, возвращаемых модулями [`csv`](https://python-all.ru/3.6/library/csv.html#module-csv) или [`sqlite3`](https://python-all.ru/3.6/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 два атрибута. 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.

```pycon
>>> t = [11, 22]
>>> Point._make(t)
Point(x=11, y=22)
```

#### `somenamedtuple._asdict()`

Возвращает новый [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict), который отображает имена полей в соответствующие значения:

```pycon
>>> p = Point(x=11, y=22)
>>> p._asdict()
OrderedDict([('x', 11), ('y', 22)])
```

Изменено в версии 3.1: Возвращает [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) вместо обычного [`dict`](https://python-all.ru/3.6/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._source`

Строка с исходным кодом на чистом Python, используемым для создания класса именованного кортежа. Этот исходный код делает именованный кортеж самодокументируемым. Его можно вывести, выполнить с помощью [`exec()`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#exec) или сохранить в файл и импортировать.

Новое в версии 3.3.

#### `somenamedtuple._fields`

Кортеж строк с именами полей. Полезен для интроспекции и для создания новых типов именованных кортежей из существующих.

```pycon
>>> 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/3.6/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/3.6/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:

```pycon
>>> 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)

>>> 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
```

Подкласс, показанный выше, устанавливает `__slots__` в пустой кортеж. Это помогает снизить требования к памяти, предотвращая создание словарей экземпляров.

Наследование не подходит для добавления новых хранимых полей. Вместо этого просто создайте новый тип именованного кортежа из атрибута `_fields`:

```python
>>> Point3D = namedtuple('Point3D', Point._fields + ('z',))
```

Докстринги можно настроить, напрямую присваивая значения полям `__doc__` :

```python
>>> Book = namedtuple('Book', ['id', 'title', 'authors'])
>>> Book.__doc__ += ': Hardcover book in active collection'
>>> Book.id.__doc__ = '13-digit ISBN'
>>> Book.title.__doc__ = 'Title of first printing'
>>> Book.authors.__doc__ = 'List of authors sorted by last name'
```

Изменено в версии 3.5: Докстринги свойств стали доступны для записи.

Значения по умолчанию могут быть реализованы с помощью `_replace()` для настройки экземпляра-прототипа:

```python
>>> Account = namedtuple('Account', 'owner balance transaction_count')
>>> default_account = Account('<owner name>', 0.0, 0)
>>> johns_account = default_account._replace(owner='John')
>>> janes_account = default_account._replace(owner='Jane')
```

> **См. также**
>
> - [Рецепт абстрактного базового класса именованного кортежа с примесью метакласса](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) от Яна Калишевского. Кроме предоставления [абстрактного базового класса](https://python-all.ru/3.6/glossary.html#term-abstract-base-class) для именованных кортежей, он также поддерживает альтернативный конструктор на основе [метакласса](https://python-all.ru/3.6/glossary.html#term-metaclass), что удобно для случаев, когда именованные кортежи наследуются.
> - Смотрите [`types.SimpleNamespace()`](https://python-all.ru/3.6/library/types.html#types.SimpleNamespace) для изменяемого пространства имён на основе словаря вместо кортежа.
> - Смотрите [`typing.NamedTuple()`](https://python-all.ru/3.6/library/typing.html#typing.NamedTuple) о способе добавления аннотаций типов для именованных кортежей.

## 8.3.6. [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/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, поддерживающего обычные методы [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict). *OrderedDict* – это словарь, который запоминает порядок, в котором ключи были впервые вставлены. Если новая запись перезаписывает существующую, исходная позиция вставки не изменяется. Удаление записи и повторная вставка переместит её в конец.

Новое в версии 3.1.

#### `popitem(last=True)`

Метод [`popitem()`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict.popitem) для упорядоченных словарей возвращает и удаляет пару (key, value). Пары возвращаются в порядке LIFO, если *last* истинно, или в порядке FIFO, если ложно.

#### `move_to_end(key, last=True)`

Перемещает существующий *ключ* в начало или конец упорядоченного словаря. Элемент перемещается в конец, если *last* истинно (по умолчанию), или в начало, если *last* ложно. Вызывает [`KeyError`](https://python-all.ru/3.6/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.

Помимо обычных методов отображений, упорядоченные словари также поддерживают обратную итерацию с помощью [`reversed()`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#reversed).

Проверки равенства между объектами [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) чувствительны к порядку и реализованы как `list(od1.items())==list(od2.items())`. Проверки равенства между объектами [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) и другими объектами [`Mapping`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.abc.html#collections.abc.Mapping) нечувствительны к порядку, как обычные словари. Это позволяет подставлять объекты [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) в любом месте, где используется обычный словарь.

Изменено в версии 3.5: Представления [представления](https://python-all.ru/3.6/glossary.html#term-dictionary-view) элементов, ключей и значений объекта [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) теперь поддерживают обратную итерацию с помощью [`reversed()`](https://python-all.ru/3.6/library/functions.html#reversed).

Изменено в версии 3.6: С принятием [**PEP 468**](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html) порядок сохраняется для именованных аргументов, передаваемых конструктору [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.OrderedDict) и его методу `update()` .

### 8.3.6.1. [`OrderedDict`](https://python-all.ru/3.6/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/3.6/library/collections.html#collections.Counter), чтобы счётчик запоминал порядок, в котором элементы встречаются 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),)
```

## 8.3.7. [`UserDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict) объекты

Класс [`UserDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict) действует как обёртка вокруг объектов-словарей. Необходимость в этом классе отчасти утрачена из-за возможности наследовать напрямую от [`dict`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#dict); однако с ним может быть проще работать, поскольку базовый словарь доступен как атрибут.

#### `class collections.UserDict([initialdata])`

Класс, имитирующий словарь. Содержимое экземпляра хранится в обычном словаре, доступном через атрибут [`data`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict.data) экземпляров [`UserDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict). Если указан параметр *initialdata*, то [`data`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict.data) инициализируется его содержимым; обратите внимание, что ссылка на *initialdata* не сохраняется, что позволяет использовать её для других целей.

В дополнение к поддержке методов и операций отображений, экземпляры [`UserDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict) предоставляют следующий атрибут:

#### `data`

Реальный словарь, используемый для хранения содержимого класса [`UserDict`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserDict) .

## 8.3.8. [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/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 отчасти утрачена из-за возможности наследовать напрямую от [`list`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#list); однако с этим классом может быть проще работать, поскольку базовый список доступен как атрибут.

#### `class collections.UserList([list])`

Класс, который имитирует список. Содержимое экземпляра хранится в обычном списке, доступном через атрибут [`data`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList.data) экземпляров [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList). Содержимое экземпляра изначально устанавливается как копия *list*, по умолчанию – пустой список `[]`. *list* может быть любым итерируемым объектом, например настоящим списком Python или объектом [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList).

В дополнение к поддержке методов и операций изменяемых последовательностей, экземпляры [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList) предоставляют следующий атрибут:

#### `data`

Настоящий объект [`list`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#list), используемый для хранения содержимого класса [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList).

**Требования к подклассам:** Ожидается, что подклассы [`UserList`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserList) предоставляют 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 – объектом-последовательностью, используемым как источник 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.

## 8.3.9. [`UserString`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserString) объекты

Класс [`UserString`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserString) выступает в качестве обёртки для строковых объектов. Необходимость в этом классе частично отпала благодаря возможности создания подклассов непосредственно от [`str`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#str); однако с этим классом может быть проще работать, так как базовая строка доступна в виде атрибута.

#### `class collections.UserString([sequence])`

Класс, который имитирует строку или объект строки Unicode. Содержимое экземпляра хранится в обычном строковом объекте, доступном через атрибут `data` экземпляров [`UserString`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserString). Изначально содержимое экземпляра устанавливается в копию *sequence*. *sequence* может быть экземпляром [`bytes`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#bytes), [`str`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#str), [`UserString`](https://python-all.ru/3.6/library/collections.html#collections.UserString) (или подкласса) или произвольной последовательностью, которую можно преобразовать в строку с помощью встроенной функции [`str()`](https://python-all.ru/3.6/library/stdtypes.html#str).

Изменено в версии 3.5: Новые методы `__getnewargs__`, `__rmod__`, `casefold`, `format_map`, `isprintable` и `maketrans`.