# `collections` — Tipos de datos contenedor

Source code: Lib/collections/__init__.py

Este módulo implementa tipos de datos de contenedores especializados que proporcionan alternativas a los contenedores integrados de uso general de Python, `dict`, `list`, `set`, and `tuple`.

`namedtuple()` | función factory para crear subclases de tuplas con campos con nombre
`deque` | contenedor similar a una lista con appends y pops rápidos en ambos extremos
`ChainMap` | clase similar a dict para crear una vista única de múltiples mapeados
`Counter` | subclase de dict para contar objetos hashable
`OrderedDict` | subclase de dict que recuerda las entradas de la orden que se agregaron
`defaultdict` | subclase de dict que llama a una función de factory para suministrar valores faltantes
`UserDict` | envoltura alrededor de los objetos de diccionario para facilitar subclasificaciones dict
`UserList` | envoltura alrededor de los objetos de lista para facilitar la subclasificación de un list
`UserString` | envoltura alrededor de objetos de cadena para facilitar la subclasificación de string

## Objetos `ChainMap`

Added in version 3.3.

Una clase `ChainMap` se proporciona para vincular rápidamente una serie de mappings de modo que puedan tratarse como una sola unidad. Suele ser mucho más rápido que crear un diccionario nuevo y ejecutar varias llamadas a `update()`.

La clase se puede utilizar para simular ámbitos anidados y es útil para crear plantillas.

class collections.ChainMap(*maps)

  Un `ChainMap` agrupa varios diccionarios u otros mappings para crear una vista única y actualizable. Si no se especifican maps, se proporciona un solo diccionario vacío para que una nueva cadena siempre tenga al menos un mapeo.

  Las asignaciones subyacentes se almacenan en una lista. Esa lista es pública y se puede acceder a ella o actualizarla usando el atributo maps. No hay otro estado.

  Las búsquedas buscan los mapeos subyacentes sucesivamente hasta que se encuentra una clave. Por el contrario, las escrituras, actualizaciones y eliminaciones solo operan en el primer mapeo.

  Un `ChainMap` incorpora los mapeos subyacentes por referencia. Entonces, si una de los mapeos subyacentes se actualiza, esos cambios se reflejarán en `ChainMap`.

  Se admiten todos los métodos habituales de un diccionario. Además, hay un atributo maps, un método para crear nuevos sub contextos y una propiedad para acceder a todos menos al primer mapeo:

  maps

    Una lista de mapeos actualizable por el usuario. La lista está ordenada desde la primera búsqueda hasta la última búsqueda. Es el único estado almacenado y se puede modificar para cambiar los mapeos que se buscan. La lista siempre debe contener al menos un mapeo.

  new_child(m=None, **kwargs)

    Retorna un nuevo `ChainMap` conteniendo un nuevo mapa seguido de todos los mapas de la instancia actual. Si se especifica `m`, se convierte en el nuevo mapa al principio de la lista de asignaciones; si no se especifica, se usa un diccionario vacío, de modo que una llamada a `d.new_child()` es equivalente a: `ChainMap({}, *d.maps)`. Si se especifica algún argumento de palabra clave, actualiza el mapa pasado o el nuevo diccionario vacío. Este método se utiliza para crear sub contextos que se pueden actualizar sin alterar los valores en ninguna de los mapeos padre.

    Distinto en la versión 3.4: Se agregó el parámetro opcional `m` .

    Distinto en la versión 3.10: Se añadió soporte para argumentos por palabras clave.

  parents

    Propiedad que retorna un nuevo `ChainMap` conteniendo todos los mapas de la instancia actual excepto el primero. Esto es útil para omitir el primer mapa en la búsqueda. Los casos de uso son similares a los de `nonlocal` la palabra clave usada en alcances anidados. Los casos de uso también son paralelos a los de la función incorporada `super()`. Una referencia a `d.parents` es equivalente a: `ChainMap(*d.maps[1:])`.

  Tenga en cuenta que el orden de iteración de a `ChainMap()` se determina escaneando los mapeos del último al primero:

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

  Esto da el mismo orden que una serie de llamadas a `dict.update()` comenzando con el último mapeo:

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

  Distinto en la versión 3.9: Se agregó soporte para los operadores `|` y `|=`, especificados en PEP 584.

Ver también

- La clase MultiContext en el paquete de Enthought llamado CodeTools tiene opciones para admitir la escritura en cualquier mapeo de la cadena.

- La clase de Django Context para crear plantillas es una cadena de mapeo de solo lectura. También presenta características de pushing y popping de contextos similar al método `new_child()` y a la propiedad `parents` .

- La receta de Contextos Anidados tiene opciones para controlar si las escrituras y otras mutaciones se aplican solo al primer mapeo o a cualquier mapeo en la cadena.

- Una versión de solo lectura muy simplificada de Chainmap.

### Ejemplos y recetas `ChainMap`

Esta sección muestra varios enfoques para trabajar con mapas encadenados.

Ejemplo de simulación de la cadena de búsqueda interna de Python:

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

Ejemplo de dejar que los argumentos de la línea de comandos especificados por el usuario tengan prioridad sobre las variables de entorno que, a su vez, tienen prioridad sobre los valores predeterminados:

    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'])

Patrones de ejemplo para usar la clase `ChainMap` para simular contextos anidados:

    c = ChainMap()        # Create root context
    d = c.new_child()     # Create nested child context
    e = c.new_child()     # Child of c, independent from d
    e.maps[0]             # Current context dictionary -- like Python's locals()
    e.maps[-1]            # Root context -- like Python's globals()
    e.parents             # Enclosing context chain -- like Python's nonlocals

    d['x'] = 1            # Set value in current context
    d['x']                # Get first key in the chain of contexts
    del d['x']            # Delete from current context
    list(d)               # All nested values
    k in d                # Check all nested values
    len(d)                # Number of nested values
    d.items()             # All nested items
    dict(d)               # Flatten into a regular dictionary

La clase `ChainMap` solo realiza actualizaciones (escrituras y eliminaciones) en el primer mapeo de la cadena, mientras que las búsquedas buscarán en la cadena completa. Sin embargo, si se desean escrituras y eliminaciones profundas, es fácil crear una subclase que actualice las claves que se encuentran más profundas en la cadena:

    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'         # update an existing key two levels down
    >>> d['snake'] = 'red'           # new keys get added to the topmost dict
    >>> del d['elephant']            # remove an existing key one level down
    >>> d                            # display result
    DeepChainMap({'zebra': 'black', 'snake': 'red'}, {}, {'lion': 'orange'})

## Objetos `Counter`

Se proporciona una herramienta de contador para respaldar recuentos rápidos y convenientes. Por ejemplo:

    >>> # Tally occurrences of words in a list
    >>> cnt = Counter()
    >>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
    ...     cnt[word] += 1
    ...
    >>> cnt
    Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

    >>> # Find the ten most common words in Hamlet
    >>> 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])

  Una clase `Counter` es una subclase `dict` para contar objetos hashable. Es una colección donde los elementos se almacenan como claves de diccionario y sus conteos se almacenan como valores de diccionario. Se permite que los conteos sean cualquier valor entero, incluidos los conteos de cero o negativos. La clase `Counter` es similar a los bags o multiconjuntos en otros idiomas.

  Los elementos se cuentan desde un iterable o se inicializan desde otro mapeo (o contador):

      >>> c = Counter()                           # a new, empty counter
      >>> c = Counter('gallahad')                 # a new counter from an iterable
      >>> c = Counter({'red': 4, 'blue': 2})      # a new counter from a mapping
      >>> c = Counter(cats=4, dogs=8)             # a new counter from keyword args

  Los objetos Counter tienen una interfaz de diccionario, excepto que retornan un conteo de cero para los elementos faltantes en lugar de levantar una `KeyError`:

      >>> c = Counter(['eggs', 'ham'])
      >>> c['bacon']                              # count of a missing element is zero
      0

  Establecer un conteo en cero no elimina un elemento de un contador. Utilice `del` para eliminarlo por completo:

      >>> c['sausage'] = 0                        # counter entry with a zero count
      >>> del c['sausage']                        # del actually removes the entry

  Added in version 3.1.

  Distinto en la versión 3.7: Como subclase de `dict` , `Counter` heredó la capacidad de recordar el orden de inserción. Las operaciones matemáticas en objetos Counter también preservan el orden. Los resultados se ordenan en función de cuándo se encuentra un elemento por primera vez en el operando izquierdo y, a continuación, por el orden en que se encuentra en el operando derecho.

  Los objetos Counter admiten métodos adicionales a los disponibles para todos los diccionarios:

  elements()

    Retorna un iterador sobre los elementos que se repiten tantas veces como su conteo. Los elementos se retornan en el orden en que se encontraron por primera vez. Si el conteo de un elemento es menor que uno, `elements()` lo ignorará.

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

  most_common([n])

    Retorna una lista de los n elementos mas comunes y sus conteos, del mas común al menos común. Si se omite n o `None`, `most_common()` retorna todos los elementos del contador. Los elementos con conteos iguales se ordenan en el orden en que se encontraron por primera vez:

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

  subtract([iterable-or-mapping])

    Los elementos se restan de un iterable o de otro mapeo (o contador). Como `dict.update()` pero resta los conteos en lugar de reemplazarlos. Tanto las entradas como las salidas pueden ser cero o negativas.

        >>> 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})

    Added in version 3.2.

  total()

    Computa la suma de las cuentas.

        >>> c = Counter(a=10, b=5, c=0)
        >>> c.total()
        15

    Added in version 3.10.

  Los métodos de diccionario habituales están disponibles para objetos `Counter` excepto dos que funcionan de manera diferente para los contadores.

  fromkeys(iterable)

    Este método de clase no está implementado para objetos `Counter` .

  update([iterable-or-mapping])

    Los elementos se cuentan desde un iterable o agregados desde otro mapeo (o contador). Como `dict.update()` pero agrega conteos en lugar de reemplazarlos. Además, se espera que el iterable sea una secuencia de elementos, no una secuencia de parejas `(clave, valor)` .

Los contadores admiten operadores de comparación ricos para las relaciones de igualdad, subconjunto, y superconjunto: `==`, `!=`, `<`, `<=`, `>`, `>=`. Todas esas pruebas tratan los elementos faltantes como si tuvieran cero recuentos, por lo que `Counter(a=1) == Counter(a=1, b=0)` retorne verdadero.

Distinto en la versión 3.10: Se han añadido operaciones de comparación enriquecidas.

Distinto en la versión 3.10: En pruebas de igualdad, los elementos faltantes son tratados como si tuvieran cero recuentos. Anteriormente, `Counter(a=3)` y `Counter(a=3, b=0)` se consideraban distintos.

Patrones comunes para trabajar con objetos `Counter`:

    c.total()                       # total of all counts
    c.clear()                       # reset all counts
    list(c)                         # list unique elements
    set(c)                          # convert to a set
    dict(c)                         # convert to a regular dictionary
    c.items()                       # access the (elem, cnt) pairs
    Counter(dict(list_of_pairs))    # convert from a list of (elem, cnt) pairs
    c.most_common()[:-n-1:-1]       # n least common elements
    +c                              # remove zero and negative counts

Existen varias operaciones matemáticas que permiten combinar objetos `Counter` para producir conjuntos múltiples (contadores con recuentos superiores a cero). La suma y la resta combinan contadores sumando o restando los recuentos de los elementos correspondientes. La intersección y la unión retornan el mínimo y el máximo de los recuentos correspondientes. La igualdad y la inclusión comparan los recuentos correspondientes. Cada operación puede aceptar entradas con recuentos con signo, pero la salida excluirá los resultados con recuentos iguales o inferiores a cero.

    >>> c = Counter(a=3, b=1)
    >>> d = Counter(a=1, b=2)
    >>> c + d                       # add two counters together:  c[x] + d[x]
    Counter({'a': 4, 'b': 3})
    >>> c - d                       # subtract (keeping only positive counts)
    Counter({'a': 2})
    >>> c & d                       # intersection:  min(c[x], d[x])
    Counter({'a': 1, 'b': 1})
    >>> c | d                       # union:  max(c[x], d[x])
    Counter({'a': 3, 'b': 2})
    >>> c == d                      # equality:  c[x] == d[x]
    False
    >>> c <= d                      # inclusion:  c[x] <= d[x]
    False

La suma y resta unaria son atajos para agregar un contador vacío o restar de un contador vacío.

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

Added in version 3.3: Se agregó soporte para operaciones unarias de adición, resta y multiconjunto en su lugar (in-place).

Nota

Los Counters se diseñaron principalmente para trabajar con números enteros positivos para representar conteos continuos; sin embargo, se tuvo cuidado de no excluir innecesariamente los casos de uso que necesitan otros tipos o valores negativos. Para ayudar con esos casos de uso, esta sección documenta el rango mínimo y las restricciones de tipo.

- La clase `Counter` en sí misma es una subclase de diccionario sin restricciones en sus claves y valores. Los valores están pensados para ser números que representan conteos, pero podría almacenar cualquier cosa en el campo de valor.

- El método `most_common()` solo requiere que los valores se puedan ordenar.

- Para operaciones en su lugar (in-place) como `c[key] += 1`, el tipo de valor solo necesita admitir la suma y la resta. Por lo tanto, las fracciones, flotantes y decimales funcionarían y se admiten valores negativos. Lo mismo ocurre con `update()` y `subtract()` que permiten valores negativos y cero para las entradas y salidas.

- Los métodos de multiconjuntos están diseñados solo para casos de uso con valores positivos. Las entradas pueden ser negativas o cero, pero solo se crean salidas con valores positivos. No hay restricciones de tipo, pero el tipo de valor debe admitir la suma, la resta y la comparación.

- El método `elements()` requiere conteos enteros. Ignora los conteos de cero y negativos.

Ver también

- Clase Bag en Smalltalk.

- Entrada de Wikipedia para Multiconjuntos.

- Tutorial de multiconjuntos de C++ con ejemplos.

- Para operaciones matemáticas en multiconjuntos y sus casos de uso, consulte Knuth, Donald. The Art of Computer Programming Volume II, Sección 4.6.3, Ejercicio 19.

- Para enumerar todos los distintos multiconjuntos de un tamaño dado sobre un conjunto dado de elementos, consulte `itertools.combinations_with_replacement()`:

      map(Counter, combinations_with_replacement('ABC', 2)) # --> AA AB AC BB BC CC

## Objetos `deque`

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

  Retorna un nuevo objeto deque inicializado de izquierda a derecha (usando `append()`) con datos de iterable. Si no se especifica iterable, el nuevo deque estará vacío.

  Deques are a generalization of stacks and queues (the name is pronounced «deck» and is short for «double-ended queue»). Deques support thread-safe, memory efficient appends and pops from either side of the deque with approximately the same O(1) performance in either direction.

  Though `list` objects support similar operations, they are optimized for fast fixed-length operations and incur O(n) memory movement costs for `pop(0)` and `insert(0, v)` operations which change both the size and position of the underlying data representation.

  Si no se especifica maxlen o es `None`, los deques pueden crecer hasta una longitud arbitraria. De lo contrario, el deque está limitado a la longitud máxima especificada. Una vez que un deque de longitud limitada esta lleno, cuando se agregan nuevos elementos, se descarta el número correspondiente de elementos del extremo opuesto. Los deques de longitud limitada proporcionan una funcionalidad similar al filtro `tail` en Unix. También son útiles para rastrear transacciones y otros grupos de datos donde solo la actividad más reciente es de interés.

  Los objetos deque admiten los siguientes métodos:

  append(x)

    Agregue x al lado derecho del deque.

  appendleft(x)

    Agregue x al lado izquierdo del deque.

  clear()

    Retire todos los elementos del deque dejándolo con longitud 0.

  copy()

    Crea una copia superficial del deque.

    Added in version 3.5.

  count(x)

    Cuente el número de elementos deque igual a x.

    Added in version 3.2.

  extend(iterable)

    Extienda el lado derecho del deque agregando elementos del argumento iterable.

  extendleft(iterable)

    Extienda el lado izquierdo del deque agregando elementos de iterable. Tenga en cuenta que la serie de appends a la izquierda da como resultado la inversión del orden de los elementos en el argumento iterable.

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

    Retorna la posición de x en el deque (en o después del índice start y antes del índice stop). Retorna la primera coincidencia o lanza `ValueError` si no se encuentra.

    Added in version 3.5.

  insert(i, x)

    Ingrese x en el dique en la posición i.

    Si la inserción causara que un deque limitado crezca más allá de maxlen, se lanza un `IndexError`.

    Added in version 3.5.

  pop()

    Elimina y retorna un elemento del lado derecho del deque. Si no hay elementos presentes, lanza un `IndexError`.

  popleft()

    Elimina y retorna un elemento del lado izquierdo del deque. Si no hay elementos presentes, lanza un `IndexError`.

  remove(value)

    Elimina la primera aparición de value. Si no se encuentra, lanza un `ValueError`.

  reverse()

    Invierte los elementos del deque en su lugar (in-place) y luego retorna `None`.

    Added in version 3.2.

  rotate(n=1)

    Gira el deque n pasos a la derecha. Si n es negativo, lo gira hacia la izquierda.

    Cuando el deque no está vacío, girar un paso hacia la derecha equivale a `d.appendleft(d.pop())`, y girar un paso hacia la izquierda equivale a `d.append(d.popleft())`.

  Los objetos deque también proporcionan un atributo de solo lectura:

  maxlen

    Tamaño máximo de un deque o `None` si no está limitado.

    Added in version 3.1.

In addition to the above, deques support iteration, pickling, `len(d)`, `reversed(d)`, `copy.copy(d)`, `copy.deepcopy(d)`, membership testing with the `in` operator, and subscript references such as `d[0]` to access the first element. Indexed access is O(1) at both ends but slows to O(n) in the middle. For fast random access, use lists instead.

A partir de la versión 3.5, los deques admiten `__add__()`, `__mul__()`, y `__imul__()`.

Ejemplo:

    >>> from collections import deque
    >>> d = deque('ghi')                 # make a new deque with three items
    >>> for elem in d:                   # iterate over the deque's elements
    ...     print(elem.upper())
    G
    H
    I

    >>> d.append('j')                    # add a new entry to the right side
    >>> d.appendleft('f')                # add a new entry to the left side
    >>> d                                # show the representation of the deque
    deque(['f', 'g', 'h', 'i', 'j'])

    >>> d.pop()                          # return and remove the rightmost item
    'j'
    >>> d.popleft()                      # return and remove the leftmost item
    'f'
    >>> list(d)                          # list the contents of the deque
    ['g', 'h', 'i']
    >>> d[0]                             # peek at leftmost item
    'g'
    >>> d[-1]                            # peek at rightmost item
    'i'

    >>> list(reversed(d))                # list the contents of a deque in reverse
    ['i', 'h', 'g']
    >>> 'h' in d                         # search the deque
    True
    >>> d.extend('jkl')                  # add multiple elements at once
    >>> d
    deque(['g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l'])
    >>> d.rotate(1)                      # right rotation
    >>> d
    deque(['l', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k'])
    >>> d.rotate(-1)                     # left rotation
    >>> d
    deque(['g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l'])

    >>> deque(reversed(d))               # make a new deque in reverse order
    deque(['l', 'k', 'j', 'i', 'h', 'g'])
    >>> d.clear()                        # empty the deque
    >>> d.pop()                          # cannot pop from an empty 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() reverses the input order
    >>> d
    deque(['c', 'b', 'a'])

### Recetas `deque`

Esta sección muestra varios enfoques para trabajar con deques.

Los deques de longitud limitada proporcionan una funcionalidad similar al filtro `tail` en Unix:

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

Otro enfoque para usar deques es mantener una secuencia de elementos agregados recientemente haciendo appending a la derecha y popping a la izquierda:

    def moving_average(iterable, n=3):
        # moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0
        # https://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

Un scheduler round-robin se puede implementar con iteradores de entrada almacenados en `deque`. Los valores son producidos del iterador activo en la posición cero. Si ese iterador está agotado, se puede eliminar con `popleft()`; de lo contrario, se puede volver en ciclos al final con el método `rotate()`

    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:
                # Remove an exhausted iterator.
                iterators.popleft()

El método `rotate()` proporciona una forma de implementar eliminación y rebanado de `deque`. Por ejemplo, una implementación pura de Python de `del d[n]` se basa en el método `rotate()` para colocar los elementos que se van a extraer:

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

Para implementar el rebanado de un `deque`, use un enfoque similar aplicando `rotate()` para traer un elemento objetivo al lado izquierdo del deque. Elimine las entradas antiguas con `popleft()`, agregue nuevas entradas con `extend()`, y luego invierta la rotación. Con variaciones menores en ese enfoque, es fácil implementar manipulaciones de pila de estilo hacia adelante como `dup`, `drop`, `swap`, `over`, `pick`, `rot`, y `roll`.

## Objetos `defaultdict`

class collections.defaultdict(default_factory=None, /[, ...])

  Retorna un nuevo objeto similar a un diccionario. `defaultdict` es una subclase de la clase incorporada `dict`. Anula un método y agrega una variable de instancia de escritura. La funcionalidad restante es la misma que para la clase `dict` y no está documentada aquí.

  El primer argumento proporciona el valor inicial para el atributo `default_factory`; por defecto es `None`. Todos los argumentos restantes se tratan de la misma forma que si se pasaran al constructor `dict`, incluidos los argumentos de palabras clave.

  Los objetos `defaultdict` admiten el siguiente método además de las operaciones estándar de `dict`:

  __missing__(key)

    Si el atributo `default_factory` es `None`, lanza una excepción `KeyError` con la key como argumento.

    Si `default_factory` no es `None`, se llama sin argumentos para proporcionar un valor predeterminado para la key dada, este valor se inserta en el diccionario para la key y se retorna.

    Si llamar a `default_factory` lanza una excepción, esta excepción se propaga sin cambios.

    This method is called by the `__getitem__()` method of the `dict` class when the requested key is not found; whatever it returns or raises is then returned or raised by `__getitem__()`.

    Note that `__missing__()` is not called for any operations besides `__getitem__()`. This means that `get()` will, like normal dictionaries, return `None` as a default rather than using `default_factory`.

  los objetos `defaultdict` admiten la siguiente variable de instancia:

  default_factory

    Este atributo es utilizado por el método `__missing__()` ; se inicializa desde el primer argumento al constructor, si está presente, o en `None`, si está ausente.

  Distinto en la versión 3.9: Se agregaron los operadores unir (`|`) y actualizar (`|=`), especificados en PEP 584.

### Ejemplos `defaultdict`

Usando `list` como `default_factory`, es fácil agrupar una secuencia de pares clave-valor en un diccionario de listas:

    >>> 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])]

Cuando se encuentra cada clave por primera vez, no está ya en el mapping; por lo que una entrada se crea automáticamente usando la función `default_factory` que retorna una `list` vacía. La operación `list.append()` luego adjunta el valor a la nueva lista. Cuando se vuelven a encontrar claves, la búsqueda procede normalmente (retornando la lista para esa clave) y la operación `list.append()` agrega otro valor a la lista. Esta técnica es más simple y rápida que una técnica equivalente usando `dict.setdefault()`:

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

Establecer `default_factory` en `int` hace que `defaultdict` sea útil para contar (como un bag o multiconjunto en otros idiomas):

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

Cuando se encuentra una letra por primera vez, falta en el mapping, por lo que la función `default_factory` llama a `int()` para proporcionar una cuenta predeterminada de cero. La operación de incremento luego acumula el conteo de cada letra.

La función `int()` que siempre retorna cero es solo un caso especial de funciones constantes. Una forma más rápida y flexible de crear funciones constantes es utilizar una función lambda que pueda proporcionar cualquier valor constante (no solo cero):

    >>> 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>'

Establecer `default_factory` en `set` hace que `defaultdict` sea útil para construir un diccionario de conjuntos:

    >>> 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()` Funciones Factory para Tuplas y Campos con Nombres

Las tuplas con nombre asignan significado a cada posición en una tupla y permiten un código más legible y autodocumentado. Se pueden usar donde se usen tuplas regulares y agregan la capacidad de acceder a los campos por nombre en lugar del índice de posición.

collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)

  Retorna una nueva subclase de tupla llamada typename. La nueva subclase se utiliza para crear objetos tipo tupla que tienen campos accesibles mediante búsqueda de atributos, además de ser indexables e iterables. Las instancias de la subclase también tienen un docstring útil (con typename y field_names) y un método útil `__repr__()` que lista el contenido de la tupla en un formato de `nombre=valor`.

  Los nombres de campo son una secuencia de cadenas como `[‘x’, ‘y’]`. Alternativamente, nombres de campo puede ser una sola cadena con cada nombre de campo separado por espacios en blanco y/o comas, por ejemplo `’x y’` or `’x, y’`.

  Se puede usar cualquier identificador de Python válido para un fieldname, excepto para los nombres que comienzan con un guión bajo. Los identificadores válidos constan de letras, dígitos y guiones bajos, pero no comienzan con un dígito o guion bajo y no pueden ser `keyword` como class, for, return, global, pass, o raise.

  Si rename es verdadero, los nombres de campo no válidos se reemplazan automáticamente con nombres posicionales. Por ejemplo, `[‘abc’, ‘def’, ‘ghi’, ‘abc’]` se convierte en `[‘abc’, ‘_1’, ‘ghi’, ‘_3’]`, eliminando la palabra clave `def` y el nombre de campo duplicado `abc`.

  defaults pueden ser `None` o un iterable de los valores predeterminados. Dado que los campos con un valor predeterminado deben venir después de cualquier campo sin un valor predeterminado, los defaults se aplican a los parámetros situados más a la derecha. Por ejemplo, si los nombres de campo son `[‘x’, ‘y’, ‘z’]` y los valores predeterminados son `(1, 2)`, entonces `x` será un argumento obligatorio, `y` tendrá el valor predeterminado de `1`, y `z` el valor predeterminado de `2`.

  Si se define module, el atributo `__module__` de la tupla nombrada se establece en ese valor.

  Las instancias de tuplas con nombre no tienen diccionarios por instancia, por lo que son livianas y no requieren más memoria que las tuplas normales.

  Para admitir el serializado (pickling), la clase tupla con nombre debe asignarse a una variable que coincida con typename.

  Distinto en la versión 3.1: Se agregó soporte para rename.

  Distinto en la versión 3.6: Los parámetros verbose y rename se convirtieron en argumentos de solo palabra clave.

  Distinto en la versión 3.6: Se agregó el parámetro module.

  Distinto en la versión 3.7: Se eliminaron el parámetro verbose y el atributo `_source`.

  Distinto en la versión 3.7: Se agregaron el parámetro defaults y él atributo `_field_defaults`.

    >>> # Basic example
    >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
    >>> p = Point(11, y=22)     # instantiate with positional or keyword arguments
    >>> p[0] + p[1]             # indexable like the plain tuple (11, 22)
    33
    >>> x, y = p                # unpack like a regular tuple
    >>> x, y
    (11, 22)
    >>> p.x + p.y               # fields also accessible by name
    33
    >>> p                       # readable __repr__ with a name=value style
    Point(x=11, y=22)

Las tuplas con nombre son especialmente útiles para asignar nombres de campo a las tuplas de resultado retornadas por los módulos `csv` o `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)

Además de los métodos heredados de las tuplas, las tuplas con nombre admiten tres métodos adicionales y dos atributos. Para evitar conflictos con los nombres de campo, los nombres de método y atributo comienzan con un guión bajo.

classmethod somenamedtuple._make(iterable)

  Método de clase que crea una nueva instancia a partir de una secuencia existente o iterable.

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

somenamedtuple._asdict()

  Retorna un nuevo `dict` que asigna los nombres de los campos a sus valores correspondientes:

      >>> p = Point(x=11, y=22)
      >>> p._asdict()
      {'x': 11, 'y': 22}

  Distinto en la versión 3.1: Retorna un `OrderedDict` en lugar de un `dict` regular.

  Distinto en la versión 3.8: Retorna un `dict` normal en lugar de un `OrderedDict`. A partir de Python 3.7, se garantiza el orden de los diccionarios normales. Si se requieren las características adicionales de `OrderedDict` , la corrección sugerida es emitir el resultado al tipo deseado: `OrderedDict(nt._asdict())`.

somenamedtuple._replace(**kwargs)

  Retorna una nueva instancia de la tupla nombrada reemplazando los campos especificados con nuevos valores:

      >>> 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())

  Named tuples are also supported by generic function `copy.replace()`.

  Distinto en la versión 3.13: Raise `TypeError` instead of `ValueError` for invalid keyword arguments.

somenamedtuple._fields

  Tupla de cadenas que lista los nombres de los campos. Útil para la introspección y para crear nuevos tipos de tuplas con nombre a partir de tuplas con nombre existentes.

      >>> p._fields            # view the field names
      ('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

  Diccionario de nombres de campos mapeados a valores predeterminados.

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

Para recuperar un campo cuyo nombre está almacenado en una cadena, use la función `getattr()`:

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

Para convertir un diccionario en una tupla con nombre, use el operador de doble estrella (como se describe en Desempaquetando una lista de argumentos):

    >>> d = {'x': 11, 'y': 22}
    >>> Point(**d)
    Point(x=11, y=22)

Dado que una tupla con nombre es una clase Python normal, es fácil agregar o cambiar la funcionalidad con una subclase. A continuación, se explica cómo agregar un campo calculado y un formato de impresión de ancho fijo:

    >>> 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

La subclase que se muestra arriba establece `__slots__` a una tupla vacía. Esto ayuda a mantener bajos los requisitos de memoria al evitar la creación de diccionarios de instancia.

La subclasificación no es útil para agregar campos nuevos almacenados. En su lugar, simplemente cree un nuevo tipo de tupla con nombre a partir del atributo `_fields`:

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

Los docstrings se pueden personalizar realizando asignaciones directas a los campos `__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'

Distinto en la versión 3.5: Los docstrings de propiedad se pueden escribir.

Ver también

- Consulte `typing.NamedTuple` para ver una forma de agregar sugerencias de tipo para tuplas con nombre. También proporciona una notación elegante usando la palabra clave `class`:

      class Component(NamedTuple):
          part_number: int
          weight: float
          description: Optional[str] = None

- Vea `types.SimpleNamespace()` para un espacio de nombres mutable basado en un diccionario subyacente en lugar de una tupla.

- El módulo `dataclasses` proporciona un decorador y funciones para agregar automáticamente métodos especiales generados a clases definidas por el usuario.

## Objetos `OrderedDict`

Los diccionarios ordenados son como los diccionarios normales, pero tienen algunas capacidades adicionales relacionadas con las operaciones de ordenado. Se han vuelto menos importantes ahora que la clase incorporada `dict` ganó la capacidad de recordar el orden de inserción (este nuevo comportamiento quedó garantizado en Python 3.7).

Aún quedan algunas diferencias con `dict` :

- El `dict` normal fue diseñado para ser muy bueno en operaciones de mapeo. El seguimiento del pedido de inserción era secundario.

- La `OrderedDict` fue diseñada para ser buena para reordenar operaciones. La eficiencia del espacio, la velocidad de iteración y el rendimiento de las operaciones de actualización fueron secundarios.

- El algoritmo `OrderedDict` puede manejar operaciones frecuentes de re-ordenamiento mejor que `dict`. Como se muestra en las recetas siguientes, esto lo vuelve adecuado para implementar varios tipos de caches LRU.

- La operación de igualdad para `OrderedDict` comprueba el orden coincidente.

  Un `dict` regular puede emular la prueba de igualdad sensible al orden con `p == q and all(k1 == k2 for k1, k2 in zip(p, q))`.

- El método `popitem()` de `OrderedDict` tiene una firma diferente. Acepta un argumento opcional para especificar qué elemento es popped.

  Un `dict` regular puede emular `od.popitem(last=True)` de OrderedDict con `d.popitem()` que se garantiza que salte el elemento situado más a la derecha (el último).

  Un `dict` regular puede emular `od.popitem(last=False)` de OrderedDict con `(k := next(iter(d)), d.pop(k))` que retornará y eliminará el elemento situado más a la izquierda (el primero) si existe.

- `OrderedDict` tiene un método `move_to_end()` para reposiciones eficientemente un elemento a un punto final.

  Un `dict` regular puede emular `od.move_to_end(k, last=True)` de OrderedDict con `d[k] = d.pop(k)` que desplazará la clave y su valor asociado a la posición más a la derecha (última).

  Un `dict` regular no tiene un equivalente eficiente para `od.move_to_end(k, last=False)` de OrderedDict que desplaza la clave y su valor asociado a la posición más a la izquierda (primera).

- Hasta Python 3.8, `dict` carecía de un método `__reversed__()`.

class collections.OrderedDict([items])

  Retorna una instancia de una subclase `dict` que tiene métodos especializados para reorganizar el orden del diccionario.

  Added in version 3.1.

  popitem(last=True)

    El método `popitem()` para diccionarios ordenados retorna y elimina un par (clave, valor). Los pares se retornan en orden LIFO si el último es verdadero o en orden FIFO si es falso.

  move_to_end(key, last=True)

    Mueve una clave existente a cualquiera de los extremos de un diccionario ordenado. El elemento se mueve al extremo derecho si last es verdadero (por defecto) o al principio si last es falso. Lanza `KeyError` si la clave no existe:

        >>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
        >>> d.move_to_end('b')
        >>> ''.join(d)
        'acdeb'
        >>> d.move_to_end('b', last=False)
        >>> ''.join(d)
        'bacde'

    Added in version 3.2.

Además de los métodos de mapeo habituales, los diccionarios ordenados también admiten la iteración inversa usando `reversed()`.

Las pruebas de igualdad entre los objetos `OrderedDict` son sensibles al orden y se implementan como `list(od1.items())==list(od2.items())`. Las pruebas de igualdad entre los objetos `OrderedDict` y otros objetos `Mapping` son insensibles al orden como los diccionarios normales. Esto permite que los objetos `OrderedDict` sean sustituidos en cualquier lugar donde se utilice un diccionario normal.

Distinto en la versión 3.5: Los elementos, claves y valores vistas de `OrderedDict` ahora admiten la iteración inversa usando `reversed()`.

Distinto en la versión 3.6: Con la aceptación de PEP 468, el orden se mantiene para los argumentos de palabras clave pasados al constructor `OrderedDict` y su método `update()`.

Distinto en la versión 3.9: Se agregaron los operadores unir (`|`) y actualizar (`|=`), especificados en PEP 584.

### Ejemplos y recetas `OrderedDict`

Es sencillo crear una variante de diccionario ordenado que recuerde el orden en que las claves se insertaron por última vez. Si una nueva entrada sobrescribe una entrada existente, la posición de inserción original se cambia y se mueve al final:

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

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

Un `OrderedDict` también sería útil para implementar variantes de `functools.lru_cache()`:

    from collections import OrderedDict
    from time import time

    class TimeBoundedLRU:
        "LRU Cache that invalidates and refreshes old entries."

        def __init__(self, func, maxsize=128, maxage=30):
            self.cache = OrderedDict()      # { args : (timestamp, result)}
            self.func = func
            self.maxsize = maxsize
            self.maxage = maxage

        def __call__(self, *args):
            if args in self.cache:
                self.cache.move_to_end(args)
                timestamp, result = self.cache[args]
                if time() - timestamp <= self.maxage:
                    return result
            result = self.func(*args)
            self.cache[args] = time(), result
            if len(self.cache) > self.maxsize:
                self.cache.popitem(last=False)
            return result

    class MultiHitLRUCache:
        """ LRU cache that defers caching a result until
            it has been requested multiple times.

            To avoid flushing the LRU cache with one-time requests,
            we don't cache until a request has been made more than once.

        """

        def __init__(self, func, maxsize=128, maxrequests=4096, cache_after=1):
            self.requests = OrderedDict()   # { uncached_key : request_count }
            self.cache = OrderedDict()      # { cached_key : function_result }
            self.func = func
            self.maxrequests = maxrequests  # max number of uncached requests
            self.maxsize = maxsize          # max number of stored return values
            self.cache_after = cache_after

        def __call__(self, *args):
            if args in self.cache:
                self.cache.move_to_end(args)
                return self.cache[args]
            result = self.func(*args)
            self.requests[args] = self.requests.get(args, 0) + 1
            if self.requests[args] <= self.cache_after:
                self.requests.move_to_end(args)
                if len(self.requests) > self.maxrequests:
                    self.requests.popitem(last=False)
            else:
                self.requests.pop(args, None)
                self.cache[args] = result
                if len(self.cache) > self.maxsize:
                    self.cache.popitem(last=False)
            return result

## Objetos `UserDict`

La clase, `UserDict` actúa como un contenedor alrededor de los objetos del diccionario. La necesidad de esta clase ha sido parcialmente suplantada por la capacidad de crear subclases directamente desde `dict`; sin embargo, es más fácil trabajar con esta clase porque se puede acceder al diccionario subyacente como un atributo.

class collections.UserDict([initialdata])

  Clase que simula un diccionario. El contenido de la instancia se guarda en un diccionario normal, al que se puede acceder mediante el atributo `data` de las instancias de `UserDict`. Si se proporciona initialdata, `data` se inicializa con su contenido; tenga en cuenta que no se mantendrá una referencia a initialdata, lo que permite que se utilice para otros fines.

  Además de admitir los métodos y operaciones de los mappings, las instancias `UserDict` proporcionan el siguiente atributo:

  data

    Un diccionario real utilizado para almacenar el contenido de la clase `UserDict` .

## Objetos `UserList`

Esta clase actúa como un contenedor alrededor de los objetos de lista. Es una clase base útil para tus propias clases tipo lista que pueden heredar de ellas y anular métodos existentes o agregar nuevos. De esta forma, se pueden agregar nuevos comportamientos a las listas.

La necesidad de esta clase ha sido parcialmente suplantada por la capacidad de crear subclases directamente desde `list`; sin embargo, es más fácil trabajar con esta clase porque se puede acceder a la lista subyacente como atributo.

class collections.UserList([list])

  Clase que simula una lista. El contenido de la instancia se mantiene en una lista normal, a la que se puede acceder mediante el atributo `data` de las instancias `UserList`. El contenido de la instancia se establece inicialmente en una copia de list, por defecto a la lista vacía `[]`. list puede ser cualquier iterable, por ejemplo, una lista de Python real o un objeto `UserList`.

  Además de admitir los métodos y operaciones de secuencias mutables, las instancias `UserList` proporcionan el siguiente atributo:

  data

    Un objeto real `list` usado para almacenar el contenido de la clase `UserList` .

Requisitos de subclases: Se espera que las subclases de `UserList` ofrezcan un constructor al que se pueda llamar sin argumentos o con un solo argumento. Las operaciones de lista que retornan una nueva secuencia intentan crear una instancia de la clase de implementación real. Para hacerlo, asume que se puede llamar al constructor con un solo parámetro, que es un objeto de secuencia utilizado como fuente de datos.

Si una clase derivada no desea cumplir con este requisito, todos los métodos especiales admitidos por esta clase deberán de anularse; consulte las fuentes para obtener información sobre los métodos que deben proporcionarse en ese caso.

## Objetos `UserString`

La clase, `UserString` actúa como un envoltorio alrededor de los objetos de cadena. La necesidad de esta clase ha sido parcialmente suplantada por la capacidad de crear subclases directamente de `str`; sin embargo, es más fácil trabajar con esta clase porque se puede acceder a la cadena subyacente como atributo.

class collections.UserString(seq)

  Clase que simula un objeto de cadena. El contenido de la instancia se mantiene en un objeto de cadena normal, al que se puede acceder a través del atributo `data` de las instancias `UserString`. El contenido de la instancia se establece inicialmente en una copia de seq. El argumento seq puede ser cualquier objeto que se pueda convertir en una cadena usando la función incorporada `str()`.

  Además de admitir los métodos y operaciones de cadenas, las instancias `UserString` proporcionan el siguiente atributo:

  data

    Un objeto real `str` usado para almacenar el contenido de la clase `UserString`.

  Distinto en la versión 3.5: Nuevos métodos `__getnewargs__`, `__rmod__`, `casefold`, `format_map`, `isprintable`, y `maketrans`.