collections – Типы данных-контейнеры¶collections – Container datatypes

ChainMap объекты¶ChainMap objects

Класс 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().

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

class collections.ChainMap(*maps)¶

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 включает базовые отображения по ссылке. То есть, если одно из базовых отображений будет обновлено, эти изменения отразятся в 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, 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, содержащий все отображения из текущего экземпляра, кроме первого. Это полезно для пропуска первого отображения при поиске. Варианты использования аналогичны ключевому слову nonlocal, применяемому в вложенных областях видимости. Также они параллельны встроенной функции super(). Ссылка на d.parents эквивалентна: ChainMap(*d.maps[1:]).

Обратите внимание, порядок итерации ChainMap() определяется сканированием отображений от последнего к первому:

>>> baseline = {'music': 'bach', 'art': 'rembrandt'}
>>> adjustments = {'art': 'van gogh', 'opera': 'carmen'}
>>> list(ChainMap(adjustments, baseline))
['music', 'art', 'opera']

Это даёт тот же порядок, что и серия вызовов dict.update(), начиная с последнего отображения:

>>> combined = baseline.copy()
>>> combined.update(adjustments)
>>> list(combined)
['music', 'art', 'opera']

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

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 is not None}

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

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'] = 1            # Установить значение в текущем контексте
d['x']                # Получить первый ключ в цепочке контекстов
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

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'})

Counter объекты¶Counter objects

Предоставляется инструмент счётчика для удобного и быстрого подсчёта. Например:

>>> # 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])¶

Объект Counter является подклассом dict, предназначенным для подсчёта хэшируемых объектов. Это 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 аналогичен по смыслу мешку или мультимножеству в других языках.

Элементы подсчитываются из итерируемого объекта или инициализируются из другого отображения (или счётчика):

>>> 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:

>>> 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:

>>> 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() игнорирует его.

>>> 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() возвращает все элементы счётчика. Элементы с одинаковыми количествами упорядочиваются произвольно:

>>> 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(), но вычитает количества вместо замены. Как входные, так и выходные значения могут быть нулевыми или отрицательными.

>>> 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, за исключением двух, которые работают с счётчиками иначе.

fromkeys(iterable)¶

Этот метод класса не реализован для объектов Counter.

update([iterable-or-mapping])¶

Элементы подсчитываются из итерируемого объекта или добавляются из другого отображения (или счётчика). Как и 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:

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 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.

>>> 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.

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

deque объекты¶deque objects

class collections.deque([iterable[, maxlen]])¶

Возвращает новый объект deque, инициализированный слева направо (с помощью 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 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, 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.

Новое в версии 3.5.

pop()¶

Удаляет и возвращает элемент из правой части deque. Если элемент отсутствует, вызывает исключение IndexError.

popleft()¶

Удаляет и возвращает элемент из левой части deque. Если элемент отсутствует, вызывает исключение IndexError.

remove(value)¶

Удаляет первое вхождение значения. Если не найдено, вызывает исключение 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 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:

>>> 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'])

def tail(filename, n=10):
    'Return the last n lines of a file'
    with open(filename) as f:
        return deque(f, n)

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

def roundrobin(*iterables):
    "roundrobin('ABC', 'D', 'EF') --> A D E B F C"
    iterators = deque(map(iter, iterables))
    while iterators:
        try:
            while True:
                yield next(iterators[0])
                iterators.rotate(-1)
        except StopIteration:
            # Удалить исчерпанный итератор.
            iterators.popleft()

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

defaultdict объекты¶defaultdict objects

class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])¶

Возвращает новый объект, похожий на словарь. defaultdict является подклассом встроенного класса dict. Он переопределяет один метод и добавляет одну изменяемую переменную экземпляра. Остальная функциональность такая же, как у класса dict, и здесь не описывается.

Первый аргумент задает начальное значение для атрибута default_factory; по умолчанию он равен None. Все остальные аргументы обрабатываются так же, как если бы они были переданы конструктору dict, включая именованные аргументы.

defaultdict объекты поддерживают следующий метод в дополнение к стандартным операциям dict:

__missing__(key)¶

Если атрибут default_factory равен None, возникает исключение KeyError с аргументом key.

Если 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 вызывает исключение, это исключение распространяется без изменений.

Этот метод вызывается методом __getitem__() класса dict, когда запрошенный ключ не найден; все, что он возвращает или возбуждает, затем возвращается или возбуждается методом __getitem__().

Обратите внимание, что __missing__() не вызывается ни для каких операций, кроме __getitem__(). Это означает, что get() будет, как обычные словари, возвращать None по умолчанию, а не использовать default_factory.

defaultdict объекты поддерживают следующую переменную экземпляра:

default_factory¶

Этот атрибут используется методом __missing__(); он инициализируется из первого аргумента конструктора, если он передан, или None, если не передан.

>>> 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])]

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

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

>>> 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>'

>>> 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})]

namedtuple() Фабричная функция для кортежей с именованными полями¶namedtuple() Factory Function for Tuples with Named Fields

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, *, rename=False, defaults=None, 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__(), 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, 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.

Параметр defaults может быть None или итерируемым объектом значений по умолчанию. Поскольку поля со значением по умолчанию должны идти после полей без умолчания, defaults применяются к самым правым параметрам. Например, если имена полей ['x', 'y', 'z'], а значения по умолчанию – (1, 2), то x будет обязательным аргументом, y по умолчанию будет равно 1, а z – 2.

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.

Изменено в версии 3.6: Добавлен параметр module.

Изменено в версии 3.7: Удалены параметр verbose и атрибут _source.

Изменено в версии 3.7: Добавлены параметр defaults и атрибут _field_defaults.

>>> # 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 или sqlite3:

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.

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

somenamedtuple._asdict()¶

Возвращает новый dict, который отображает имена полей в соответствующие значения:

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

Изменено в версии 3.1: Возвращает OrderedDict вместо обычного dict.

somenamedtuple._replace(**kwargs)¶

Возвращает новый экземпляр именованного кортежа, заменяя указанные поля новыми значениями:

>>> 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.

>>> 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)

somenamedtuple._field_defaults¶

Словарь, отображающий имена полей в значения по умолчанию.

>>> Account = namedtuple('Account', ['type', 'balance'], defaults=[0])
>>> Account._field_defaults
{'balance': 0}
>>> Account('premium')
Account(type='premium', balance=0)

Чтобы получить поле, имя которого хранится в строке, используйте функцию getattr() :

>>> getattr(p, 'x')
11

Чтобы преобразовать словарь в именованный кортеж, используйте оператор ** (как описано в Unpacking Argument Lists):

>>> 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:

>>> 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:

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

Докстринги можно настроить, напрямую присваивая значения полям __doc__ :

>>> 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'

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

>>> 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')

OrderedDict объекты¶OrderedDict objects

Упорядоченные словари похожи на обычные словари, но имеют некоторые дополнительные возможности, связанные с операциями упорядочивания. Они стали менее важны, поскольку встроенный класс dict получил возможность запоминать порядок вставки (это новое поведение стало гарантированным в Python 3.7).

Некоторые отличия от dict всё ещё остаются:

• Обычный dict был спроектирован для очень хорошей работы с операциями отображения. Отслеживание порядка вставки было второстепенным.

• OrderedDict был спроектирован для хорошей работы с операциями переупорядочивания. Эффективность использования памяти, скорость итерации и производительность операций обновления были второстепенными.

• С алгоритмической точки зрения OrderedDict может обрабатывать частые переупорядочения эффективнее, чем dict. Это делает его пригодным для отслеживания недавних обращений (например, в LRU-кэше).

• Операция равенства для OrderedDict проверяет соответствие порядка.

• Метод popitem() у OrderedDict имеет другую сигнатуру. Он принимает необязательный аргумент для указания того, какой элемент извлекается.

• У OrderedDict есть метод move_to_end() для эффективного перемещения элемента в конец или начало.

• До Python 3.8 у dict отсутствовал метод __reversed__().

class collections.OrderedDict([items])¶

Возвращает экземпляр подкласса dict, который содержит методы для перестановки порядка словаря.

Новое в версии 3.1.

popitem(last=True)¶

Метод 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, если ключ не существует:

>>> 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().

Проверки равенства между объектами OrderedDict чувствительны к порядку и реализованы как list(od1.items())==list(od2.items()). Проверки равенства между объектами OrderedDict и другими объектами Mapping нечувствительны к порядку, как обычные словари. Это позволяет подставлять объекты OrderedDict в любом месте, где используется обычный словарь.

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
    'Store items in the order the keys were last added'

    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value)
        super().move_to_end(key)

class LRU(OrderedDict):
    'Limit size, evicting the least recently looked-up key when full'

    def __init__(self, maxsize=128, *args, **kwds):
        self.maxsize = maxsize
        super().__init__(*args, **kwds)

    def __getitem__(self, key):
        value = super().__getitem__(key)
        self.move_to_end(key)
        return value

    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value)
        if len(self) > self.maxsize:
            oldest = next(iter(self))
            del self[oldest]

UserDict объекты¶UserDict objects

Класс UserDict действует как обёртка вокруг объектов-словарей. Необходимость в этом классе отчасти утрачена из-за возможности наследовать напрямую от 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 экземпляров UserDict. Если указан параметр initialdata, то 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 предоставляют следующий атрибут:

data¶

Реальный словарь, используемый для хранения содержимого класса UserDict .

UserList объекты¶UserList objects

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; 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 экземпляров 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.

В дополнение к поддержке методов и операций изменяемых последовательностей, экземпляры UserList предоставляют следующий атрибут:

data¶

Настоящий объект list, используемый для хранения содержимого класса UserList.

Требования к подклассам: Ожидается, что подклассы 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.

UserString объекты¶UserString objects

Класс UserString выступает в качестве обёртки для строковых объектов. Необходимость в этом классе частично отпала благодаря возможности создания подклассов непосредственно от str; однако с этим классом может быть проще работать, так как базовая строка доступна в виде атрибута.

class collections.UserString(seq)¶

Класс, который имитирует строковый объект. Содержимое экземпляра хранится в обычном строковом объекте, доступ к которому осуществляется через атрибут data экземпляров UserString. Содержимое экземпляра изначально устанавливается в копию seq. Аргумент seq может быть любым объектом, который можно преобразовать в строку с помощью встроенной функции str().

В дополнение к поддержке методов и операций со строками, экземпляры UserString предоставляют следующий атрибут:

data¶

Настоящий объект str, используемый для хранения содержимого класса UserString.

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