# `collections` — Types de données de conteneurs

Code source : Lib/collections/__init__.py

Ce module implémente des types de données de conteneurs spécialisés qui apportent des alternatives aux conteneurs natifs de Python plus généraux `dict`, `list`, `set` et `tuple`.

`namedtuple()` | fonction permettant de créer des sous-classes de `tuple` avec des champs nommés
`deque` | conteneur se comportant comme une liste avec des ajouts et retraits rapides à chaque extrémité
`ChainMap` | classe semblable aux dictionnaires qui crée une unique vue à partir de plusieurs dictionnaires
`Counter` | dict subclass for counting hashable objects
`OrderedDict` | sous-classe de `dict` qui garde en mémoire l'ordre dans lequel les entrées ont été ajoutées
`defaultdict` | sous-classe de `dict` qui appelle une fonction de fabrication en cas de valeur manquante
`UserDict` | surcouche autour des objets dictionnaires pour faciliter l'héritage de `dict`
`UserList` | surcouche autour des objets listes pour faciliter l'héritage de `list`
`UserString` | surcouche autour des objets chaînes de caractères pour faciliter l'héritage de `str`

## Objets `ChainMap`

Nouveau dans la version 3.3.

Le module fournit une classe `ChainMap` afin de réunir rapidement plusieurs dictionnaires en une unique entité. Cela est souvent plus rapide que de créer un nouveau dictionnaire et d'effectuer plusieurs appels de `update()`.

Cette classe peut être utilisée pour simuler des portées imbriquées, elle est aussi utile pour le templating.

class collections.ChainMap(*maps)

  Un objet `ChainMap` regroupe plusieurs dictionnaires (ou autres tableaux de correspondance) en une vue que l'on peut mettre à jour. Si le paramètre maps est vide, un dictionnaire vide est fourni de telle manière qu'une nouvelle chaîne possède toujours au moins un dictionnaire.

  Les dictionnaires sous-jacents sont stockés dans une liste. Celle-ci est publique et peut être consultée ou mise à jour via l'attribut maps. Il n'y a pas d'autre état.

  Les recherches s'effectuent successivement dans chaque dictionnaire jusqu'à la première clé correspondante. En revanche, les écritures, mises à jour et suppressions n'affectent que le premier dictionnaire.

  Un objet `ChainMap` incorpore les dictionnaires sous-jacents par leur référence. Ainsi, si l'un d'eux est modifié, les changements affectent également la `ChainMap`.

  Toutes les méthodes usuelles des dictionnaires sont gérées. De plus, cette classe fournit un attribut maps, une méthode pour créer de nouveaux sous-contextes et une propriété pour accéder à tous les dictionnaires sous-jacents excepté le premier :

  maps

    Liste de dictionnaires éditable par l'utilisateur et classée selon l'ordre de recherche. Il s'agit de l'unique état stocké et elle peut être modifiée pour changer l'ordre de recherche. La liste doit toujours contenir au moins un dictionnaire.

  new_child(m=None, **kwargs)

    Renvoie un nouvel objet `ChainMap` contenant un nouveau dictionnaire suivi par tous les autres de l'instance actuelle. Si `m` est spécifié, il devient le nouveau dictionnaire au début de la liste ; sinon, un dictionnaire vide est utilisé, de telle manière qu'appeler `d.new_child()` équivaut à appeler `ChainMap({}, *d.maps)`. Si des arguments sont passés par mot-clé, ils sont insérés comme de nouvelles entrées du dictionnaire ajouté. Cette méthode est utile pour créer des sous-contextes qui peuvent être mis à jour sans altérer les valeurs dans les dictionnaires parents.

    Modifié dans la version 3.4: ajout du paramètre optionnel `m`.

    Modifié dans la version 3.10: prise en charge des arguments par mot-clé.

  parents

    Propriété qui renvoie un nouvel objet `ChainMap` contenant tous les dictionnaires de l'instance actuelle hormis le premier. Cette propriété est utile pour ignorer le premier dictionnaire dans les recherches ; son utilisation rappelle le mot-clé `nonlocal` (utilisé pour les portées imbriquées), ou bien la fonction native `super()`. Une référence à `d.parents` est équivalente à : `ChainMap(*d.maps[1:])`.

  Notez que l'itération de `ChainMap()` se fait en parcourant les tableaux de correspondances du dernier jusqu'au premier :

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

  Cela produit le même ordre qu'une suite d'appels à `dict.update()` en commençant par le dernier tableau de correspondances :

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

  Modifié dans la version 3.9: Ajout de la gestion des opérateurs `|` et `|=` tels que définis dans PEP 584.

Voir aussi

- La classe MultiContext dans le package CodeTools d'Enthought possède des options pour gérer l'écriture dans n'importe quel dictionnaire de la chaîne.

- La classe de contexte de Django pour la création de modèles est une chaîne de dictionnaires en lecture seule. Elle comporte également des fonctionnalités d'ajouts et de retraits de contextes similaires à la méthode `new_child()` et à la propriété `parents`.

- Le Cas pratique des contextes imbriqués a des options pour contrôler si les écritures et autres mutations ne s'appliquent qu'au premier ou à un autre dictionnaire de la chaîne.

- Une version grandement simplifiée de Chainmap en lecture seule.

### Exemples et cas pratiques utilisant `ChainMap`

Cette partie montre diverses approches afin de travailler avec les dictionnaires chaînés.

Exemple 1 : simulation de la chaîne de recherche interne de Python :

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

Exemple 2 : spécification d'une hiérarchie pour les options : ligne de commande, variable d'environnement, valeurs par défaut :

    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'])

Exemple 3 : modèles pour simuler des contextes imbriqués avec la classe `ChainMap` :

    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 classe `ChainMap` ne met à jour (écriture et suppression) que le premier dictionnaire de la chaîne, alors qu'une recherche inspecte toute la chaîne. Cependant, si l'on veut effectuer des écritures ou suppressions en profondeur, on peut facilement faire une sous-classe qui met à jour les clés trouvées de la chaîne en profondeur :

    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'})

## Objets `Counter`

Ce module fournit un outil pour effectuer rapidement et facilement des dénombrements. Par exemple :

    >>> # 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])

  A `Counter` is a `dict` subclass for counting hashable objects. It is a collection where elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values. Counts are allowed to be any integer value including zero or negative counts. The `Counter` class is similar to bags or multisets in other languages.

  Les éléments sont comptés à partir d'un itérable ou initialisés à partir d'un autre dictionnaire (ou compteur) :

      >>> 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

  Les objets Counter ont une interface de dictionnaire, à l'exception près qu'ils renvoient zéro au lieu de lever une exception `KeyError` pour des éléments manquants :

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

  Mettre un comptage à zéro pour un élément ne le retire pas de l'objet Counter. Il faut utiliser `del` pour le supprimer complètement :

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

  Nouveau dans la version 3.1.

  Modifié dans la version 3.7: As a `dict` subclass, `Counter` inherited the capability to remember insertion order. Math operations on Counter objects also preserve order. Results are ordered according to when an element is first encountered in the left operand and then by the order encountered in the right operand.

  Counter objects support additional methods beyond those available for all dictionaries:

  elements()

    Renvoie un itérateur sur chaque élément en le répétant autant de fois que la valeur du compteur associé. Les éléments sont renvoyés dans l'ordre selon lequel ils sont rencontrés pour la première fois. Si le comptage d'un élément est strictement inférieur à 1, alors `elements()` l'ignore.

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

  most_common([n])

    Renvoie une liste des n éléments les plus nombreux et leur valeur respective dans l'ordre décroissant. Si n n'est pas fourni ou vaut `None`, `most_common()` renvoie tous les éléments du compteur. Les éléments qui ont le même nombre d'occurrences sont ordonnés par l'ordre selon lequel ils ont été rencontrés pour la première fois :

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

  subtract([iterable-or-mapping])

    Les éléments sont soustraits à partir d'un itérable ou d'un autre dictionnaire (ou compteur). Cette méthode se comporte comme `dict.update()` mais soustrait les nombres d'occurrences au lieu de les remplacer. Les entrées et sorties peuvent être négatives ou nulles.

        >>> 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})

    Nouveau dans la version 3.2.

  total()

    Calcule la somme totale des nombres d'occurrences.

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

    Nouveau dans la version 3.10.

  Les méthodes usuelles des dictionnaires sont disponibles pour les objets `Counter` à l'exception de deux méthodes qui fonctionnent différemment pour les compteurs.

  fromkeys(iterable)

    Cette méthode de classe n'est pas implémentée pour les objets `Counter`.

  update([iterable-or-mapping])

    Les éléments sont comptés à partir d'un itérable ou ajoutés d'un autre dictionnaire (ou compteur). Cette méthode se comporte comme `dict.update()` mais additionne les nombres d'occurrences au lieu de les remplacer. De plus, l'itérable doit être une séquence d'éléments et non une séquence de paires `(clé, valeur)`.

Les compteurs prennent en charge les comparaisons riches pour les tests d'égalité ainsi que d'inclusion du membre gauche dans le membre droite et réciproquement, avec les opérateurs `==`, `!=`, `<`, `<=`, `>` et `>=`. Les éléments dont le nombre d'occurrences est à zéro sont ignorés. Par exemple, on a `Counter(a=1) == Counter(a=1, b=0)`.

Modifié dans la version 3.10: ajout des comparaisons riches.

Modifié dans la version 3.10: les éléments dont le nombre d'occurrences est à zéro sont désormais ignorés dans les tests d'égalité. On avait auparavant `Counter(a=3) != Counter(a=3, b=0)`.

Opérations usuelles sur les objets `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()                       # convert to a list of (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

Several mathematical operations are provided for combining `Counter` objects to produce multisets (counters that have counts greater than zero). Addition and subtraction combine counters by adding or subtracting the counts of corresponding elements. Intersection and union return the minimum and maximum of corresponding counts. Equality and inclusion compare corresponding counts. Each operation can accept inputs with signed counts, but the output will exclude results with counts of zero or less.

    >>> 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

L'addition et la soustraction unaires (avec un seul terme) sont des raccourcis pour respectivement additionner un compteur avec un compteur vide ou et pour retrancher un compteur d'un compteur vide.

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

Nouveau dans la version 3.3: Ajout de la gestion des additions et soustractions unaires, et des remplacements dans les multiensembles.

Note

Les compteurs ont été conçus essentiellement pour fonctionner avec des entiers naturels pour représenter les dénombrements en cours ; cependant, les cas d'utilisation nécessitant d'autres types ou des valeurs négatives n'ont pas été écartés. Pour vous aider dans ces cas particuliers, cette section documente la plage minimale et les restrictions de type.

- La classe `Counter` est elle-même une sous-classe de dictionnaire sans restriction particulière sur ces clés ou valeurs. Les valeurs ont vocation à être des nombres représentants des comptages, mais il est possible de stocker n'importe quel type de valeur.

- La méthode `most_common()` exige uniquement que les valeurs soient ordonnables.

- Les opérations de remplacement telles que `c[key] += 1` exigent une valeur dont le type gère l'addition et la soustraction. Cela inclut donc les fractions, les flottants et les décimaux, y compris négatifs. Il en va de même pour `update()` et `substract()` qui acceptent des valeurs négatives ou nulles dans les entrées et sorties.

- Les méthodes de multiensembles sont uniquement conçues pour les cas d'utilisation avec des valeurs positives. Les entrées peuvent contenir des valeurs négatives ou nulles, mais seules les sorties avec des valeurs positives sont créées. Il n'y a pas de restriction de type, mais les types des valeurs doivent gérer l'addition, la soustraction et la comparaison.

- La méthode `elements()` exige des valeurs entières et ignore les valeurs négatives ou nulles.

Voir aussi

- Bag class dans Smalltalk.

- L'article Wikipédia sur les multiensembles sur Wikipédia (ou l'article en anglais).

- Des guides et exemples à propos des multiensembles en C++.

- Pour les opérations mathématiques sur les multiensembles et leurs applications, voir Knuth, Donald. The Art of Computer Programming Volume II, Section 4.6.3, Exercise 19.

- Pour lister tous les multiensembles distincts de même taille parmi un ensemble donné d'éléments, voir `itertools.combinations_with_replacement()` :

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

## Objets `deque`

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

  Renvoie un nouvel objet deque initialisé de gauche à droite (en utilisant `append()`) avec les données d'iterable. Si iterable n'est pas spécifié, alors la nouvelle deque est vide.

  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 maxlen n'est pas spécifié ou vaut None, les deques peuvent atteindre une taille arbitraire. Sinon, la deque est limitée par cette taille maximale. Une fois que celle-ci est atteinte, un ajout d'un ou plusieurs éléments engendre la suppression du nombre correspondant d'éléments à l'autre extrémité de la deque. Les deques à longueur limitée apportent des fonctionnalités similaires au filtre `tail` d'Unix. Elles sont aussi utiles pour le suivi de transactions et autres lots de données où seule l'activité récente est intéressante.

  Les objets deques gèrent les méthodes suivantes :

  append(x)

    Ajoute x à l'extrémité droite de la deque.

  appendleft(x)

    Ajoute x à l'extrémité gauche de la deque.

  clear()

    Supprime tous les éléments de la deque et la laisse avec une longueur de 0.

  copy()

    Crée une copie superficielle de la deque.

    Nouveau dans la version 3.5.

  count(x)

    Compte le nombre d'éléments de la deque égaux à x.

    Nouveau dans la version 3.2.

  extend(iterable)

    Étend la deque en ajoutant les éléments de l'itérable en argument à son extrémité droite.

  extendleft(iterable)

    Étend la deque en ajoutant les éléments d'iterable à son extrémité gauche. Dans ce cas, notez que la série d'ajouts inverse l'ordre des éléments de l'argument itérable.

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

    Renvoie la position de x dans la deque (à partir de start inclus et jusqu'à stop exclus). Renvoie la première correspondance ou lève `ValueError` si aucune n'est trouvée.

    Nouveau dans la version 3.5.

  insert(i, x)

    Insère x dans la deque à la position i.

    Si une insertion provoque un dépassement de la taille limitée d'une deque, alors elle lève une exception `IndexError`.

    Nouveau dans la version 3.5.

  pop()

    Retire et renvoie un élément de l'extrémité droite de la deque. S'il n'y a aucun élément, lève une exception `IndexError`.

  popleft()

    Retire et renvoie un élément de l'extrémité gauche de la deque. S'il n'y a aucun élément, lève une exception `IndexError`.

  remove(value)

    Supprime la première occurrence de value. Si aucune occurrence n'est trouvée, lève une exception `ValueError`.

  reverse()

    Inverse le sens des éléments de la deque sans créer de copie et renvoie `None`.

    Nouveau dans la version 3.2.

  rotate(n=1)

    Décale les éléments de la deque de n places vers la droite (le dernier élément revient au début). Si n est négatif, décale vers la gauche.

    Quand la deque n'est pas vide, un décalage d'une place vers la droite équivaut à `d.appendleft(d.pop())` et un décalage d'une place vers la gauche est équivalent à `d.append(d.popleft())`.

  Les objets deques fournissent également un attribut en lecture seule :

  maxlen

    La taille maximale d'une deque, ou `None` si illimitée.

    Nouveau dans la 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.

Depuis la version 3.5, les deques gèrent `__add__()`, `__mul__()` et `__imul__()`.

Exemple :

    >>> 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'])

### Cas pratiques utilisant `deque`

Cette partie montre diverses approches afin de travailler avec les deques.

Les deques à taille limitée apportent une fonctionnalité similaire au filtre `tail` d'Unix :

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

Une autre approche d'utilisation des deques est de maintenir une séquence d'éléments récemment ajoutés en les ajoutant à droite et en retirant les anciens par la gauche :

    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 ordonnancement en round-robin peut être implémenté avec des entrées itérateurs stockées dans une `deque`. Les valeurs sont produites par l'itérateur actif en position zéro. Si cet itérateur est épuisé, il peut être retiré avec la méthode `popleft()` ; ou bien il peut être remis à la fin avec la méthode `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()

La méthode `rotate()` apporte une façon d'implémenter la sélection d'intervalle (slicing) et les suppressions pour les `deques`. Par exemple, une implémentation de `del d[n]` en Python pur utilise la méthode `rotate()` pour mettre en position les éléments à éjecter :

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

Pour implémenter le slicing pour les `deques`, il est possible d'utiliser une approche similaire en appliquant `rotate()` afin d'apporter un élément cible à l'extrémité gauche de la deque. On éjecte les anciennes entrées avec `popleft()` et on ajoute les nouvelles avec `extend()`, puis on inverse la rotation. Il est aisé d'implémenter les manipulations des piles inspirées du Forth telles que `dup`, `drop`, `swap`, `over`, `pick`, `rot` et `roll`.

## Objets `defaultdict`

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

  Renvoie un nouvel objet qui se comporte comme un dictionnaire. `defaultdict` est une sous-classe de la classe native `dict`. Elle surcharge une méthode et ajoute une variable d'instance modifiable. Les autres fonctionnalités sont les mêmes que celles des objets `dict` et ne sont pas documentées ici.

  Le premier argument fournit la valeur initiale de l'attribut `default_factory` qui doit être un objet appelable sans paramètre ou `None`, sa valeur par défaut. Tous les autres arguments sont traités comme si on les passait au constructeur de `dict`, y compris les arguments nommés.

  En plus des opérations usuelles de `dict`, les objets `defaultdict` gèrent les méthodes supplémentaires suivantes :

  __missing__(key)

    Si l'attribut `default_factory` est `None`, lève une exception `KeyError` avec key comme argument.

    Si `default_fatory` ne vaut pas `None`, cet attribut est appelé sans argument pour fournir une valeur par défaut pour la key demandée. Cette valeur est insérée dans le dictionnaire avec pour clé key et est renvoyée.

    Si appeler `default_factory` lève une exception, celle-ci est transmise inchangée.

    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`.

  Les objets `defaultdict` gèrent la variable d'instance :

  default_factory

    Cet attribut est utilisé par la méthode `__missing__()` ; il est initialisé par le premier argument passé au constructeur, s'il est spécifié, sinon par `None`.

  Modifié dans la version 3.9: ajout des opérateurs fusion (`|`) et mise-à-jour (`|=`) tels que définis dans PEP 584.

### Exemples utilisant `defaultdict`

Utiliser `list` comme `default_factory` facilite le regroupement d'une séquence de paires clé-valeur en un dictionnaire de listes :

    >>> 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])]

Lorsque chaque clé est rencontrée pour la première fois, elle n'est pas encore présente dans le dictionnaire, donc une entrée est automatiquement créée grâce à la fonction `default_factory` qui renvoie un objet `list` vide. L'opération `list.append()` ajoute la valeur à la nouvelle liste. Quand les clés sont à nouveau rencontrées, la recherche se déroule correctement (elle renvoie la liste de cette clé) et l'opération `list.append()` ajoute une autre valeur à la liste. Cette technique est plus simple et plus rapide qu'une technique équivalente utilisant `dict.setdefault()` :

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

Utiliser `int` comme `default_factory` rend la classe `defaultdict` pratique pour le comptage (comme un sac ou multi-ensemble dans d'autres langages) :

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

Quand une lettre est rencontrée pour la première fois, elle n'est pas dans le dictionnaire, donc la fonction `default_factory` appelle `int()` pour mettre un nouveau compteur à zéro. L'incrémentation augmente ensuite le comptage pour chaque lettre.

La fonction `int()` qui retourne toujours zéro est simplement une fonction constante particulière. Un moyen plus flexible et rapide de créer une fonction constante est d'utiliser une fonction lambda qui peut fournir n'importe quelle valeur constante (pas seulement zéro) :

    >>> 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>'

Utiliser `set` comme `default_factory` rend la classe `defaultdict` pratique pour créer un dictionnaire d'ensembles :

    >>> 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()` : fonction de construction pour n-uplets avec des champs nommés

Les n-uplets nommés assignent une signification à chacun de leur élément, ce qui rend le code plus lisible et explicite. Ils peuvent être utilisés partout où les n-uplets natifs sont utilisés, et ils ajoutent la possibilité d'accéder à leurs champs grâce à leur nom au lieu de leur index de position.

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

  Renvoie une nouvelle sous-classe de `tuple` appelée typename. Elle est utilisée pour créer des objets se comportant comme les n-uplets qui ont des champs accessibles par recherche d'attribut en plus d'être indexables et itérables. Les instances de cette sous-classe possèdent aussi une docstring explicite (avec type_name et les field_names) et une méthode `__repr__()` pratique qui liste le contenu du n-uplet au format `nom=valeur`.

  field_names peut être une séquence de chaînes de caractères telle que `['x', 'y']` ou bien une unique chaîne de caractères où les noms de champs sont séparés par un espace et/ou une virgule, par exemple `'x y'` ou `'x, y'`.

  N'importe quel identifiant Python peut être utilisé pour un nom de champ hormis ceux commençant par un tiret bas. Les identifiants valides peuvent contenir des lettres, des chiffres (sauf en première position) et des tirets bas (sauf en première position). Un identifiant ne peut pas être un `keyword` tel que `class`, `for`, `return`, `global`, `pass` ou `raise`.

  Si rename vaut `True`, alors les noms de champs invalides sont automatiquement renommés en noms positionnels. Par exemple, `['abc', 'def', 'ghi', 'abc']` est converti en `['abc, '_1', 'ghi', '_3']` afin d'éliminer le mot-clé `def` et le doublon de `abc`.

  defaults peut être `None` ou un iterable de valeurs par défaut. Comme les champs avec une valeur par défaut doivent être définis après les champs sans valeur par défaut, les defaults sont appliqués aux paramètres les plus à droite. Par exemple, si les noms des champs sont `['x', 'y', 'z']` et les valeurs par défaut `(1, 2)`, alors `x` est un argument obligatoire tandis que `y` et `y` valent par défaut `1` et `2`.

  Si module est spécifié, alors il est assigné à l'attribut `__module__` du n-uplet nommé.

  Les instances de n-uplets nommés n'ont pas de dictionnaires propres, elles sont donc légères et ne requièrent pas plus de mémoire que les n-uplets natifs.

  Pour permettre la sérialisation, la classe de n-uplet nommée doit être assignée à une variable qui correspond à typename.

  Modifié dans la version 3.1: Gestion de rename.

  Modifié dans la version 3.6: Les paramètres verbose et rename deviennent des arguments obligatoirement nommés.

  Modifié dans la version 3.6: Ajout du paramètre module.

  Modifié dans la version 3.7: Suppression du paramètre verbose et de l'attribut `_source`.

  Modifié dans la version 3.7: Ajout du paramètre defaults et de l'attribut `_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)

Les n-uplets nommés sont particulièrement utiles pour associer des noms de champs à des n-uplets renvoyés par les modules `csv` ou `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)

En plus des méthodes héritées de `tuple`, les n-uplets nommés implémentent trois méthodes et deux attributs supplémentaires. Pour éviter les conflits avec noms de champs, leurs noms commencent par un tiret bas.

classmethod somenamedtuple._make(iterable)

  Méthode de classe qui construit une nouvelle instance à partir d'une séquence ou d'un itérable existant.

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

somenamedtuple._asdict()

  Renvoie un nouveau `dict` qui associe chaque nom de champ à sa valeur correspondante :

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

  Modifié dans la version 3.1: Renvoie un `OrderedDict` au lieu d'un `dict` natif.

  Modifié dans la version 3.8: renvoie un `dict` natif plutôt qu'un `OrderedDict`. À partir de Python 3.7, les dictionnaires natifs garantissent la préservation de l'ordre. Si les autres fonctionnalités d'`OrderedDict` sont nécessaires, la solution préconisée est de convertir le résultat vers le type souhaité : `OrderedDict(nt._asdict())`.

somenamedtuple._replace(**kwargs)

  Renvoie une nouvelle instance du n-uplet nommé en remplaçant les champs spécifiés par leurs nouvelles valeurs :

      >>> 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

  Tuple de chaînes de caractères listant les noms de champs. Pratique pour l'introspection et pour créer de nouveaux types de n-uplets nommés à partir d'existants.

      >>> 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

  Dictionnaire qui assigne les valeurs par défaut aux noms des champs.

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

Pour récupérer un champ dont le nom est une chaîne de caractères, utilisez la fonction `getattr()` :

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

Pour convertir un dictionnaire en n-uplet nommé, utilisez l'opérateur double-étoile (comme expliqué dans Séparation des listes d'arguments) :

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

Il est aisé d'ajouter ou de modifier les fonctionnalités des n-uplets nommés grâce à l'héritage puisqu'il s'agit de simples classes. Voici comment ajouter un champ calculé avec une longueur fixe d'affichage :

    >>> 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 sous-classe ci-dessus définit `__slots__` comme un n-uplet vide. Cela permet de garder une emprunte mémoire faible en empêchant la création de dictionnaire d'instance.

L'héritage n'est pas pertinent pour ajouter de nouveaux champs. Il est préférable de simplement créer un nouveau type de n-uplet nommé avec l'attribut `_fields` :

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

Les docstrings peuvent être personnalisées en modifiant directement l'attribut `__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'

Modifié dans la version 3.5: La propriété devient éditable.

Voir aussi

- Voir `typing.NamedTuple()` pour un moyen d'ajouter des indications de type pour les n-uplets nommés. Cela propose aussi une notation élégante utilisant le mot-clé `class` :

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

- Voir `types.SimpleNamespace()` pour un espace de nommage mutable basé sur un dictionnaire sous-jacent à la place d'un n-uplet.

- Le module `dataclasses` fournit un décorateur et des fonctions pour ajouter automatiquement des méthodes spéciales générées aux classes définies par l’utilisateur.

## Objets `OrderedDict`

Les dictionnaires ordonnés sont des dictionnaires comme les autres mais possèdent des capacités supplémentaires pour s'ordonner. Ils sont maintenant moins importants puisque la classe native `dict` sait se souvenir de l'ordre d'insertion (cette fonctionnalité a été garantie par Python 3.7).

Quelques différences persistent vis-à-vis de `dict` :

- Les `dict` classiques ont été conçus pour être performants dans les opérations de correspondance. Garder une trace de l'ordre d'insertion était secondaire.

- Les `OrderedDict` ont été conçus pour être performants dans les opérations de ré-arrangement. L'occupation mémoire, la vitesse de parcours et les performances de mise à jour étaient secondaires.

- The `OrderedDict` algorithm can handle frequent reordering operations better than `dict`. As shown in the recipes below, this makes it suitable for implementing various kinds of LRU caches.

- Le test d'égalité de `OrderedDict` vérifie si l'ordre correspond.

  A regular `dict` can emulate the order sensitive equality test with `p == q and all(k1 == k2 for k1, k2 in zip(p, q))`.

- La méthode `popitem()` de `OrderedDict` possède une signature différente. Elle accepte un argument optionnel pour spécifier quel élément doit être enlevé.

  A regular `dict` can emulate OrderedDict's `od.popitem(last=True)` with `d.popitem()` which is guaranteed to pop the rightmost (last) item.

  A regular `dict` can emulate OrderedDict's `od.popitem(last=False)` with `(k := next(iter(d)), d.pop(k))` which will return and remove the leftmost (first) item if it exists.

- `OrderedDict` possède une méthode `move_to_end()` pour déplacer efficacement un élément à la fin.

  A regular `dict` can emulate OrderedDict's `od.move_to_end(k, last=True)` with `d[k] = d.pop(k)` which will move the key and its associated value to the rightmost (last) position.

  A regular `dict` does not have an efficient equivalent for OrderedDict's `od.move_to_end(k, last=False)` which moves the key and its associated value to the leftmost (first) position.

- Avant Python 3.8, `dict` n'a pas de méthode `__reversed__()`.

class collections.OrderedDict([items])

  Renvoie une instance d'une sous-classe de `dict` qui possède des méthodes spécialisées pour redéfinir l'ordre du dictionnaire.

  Nouveau dans la version 3.1.

  popitem(last=True)

    La méthode `popitem()` pour les dictionnaires ordonnés retire et renvoie une paire `(clé, valeur)`. Les paires sont renvoyées comme pour une pile, c'est-à-dire dernier entré, premier sorti (en anglais LIFO) si last vaut `True`. Si last vaut `False`, alors les paires sont renvoyées comme pour une file, c'est-à-dire premier entré, premier sorti (en anglais FIFO).

  move_to_end(key, last=True)

    Move an existing key to either end of an ordered dictionary. The item is moved to the right end if last is true (the default) or to the beginning if last is false. Raises `KeyError` if the key does not exist:

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

    Nouveau dans la version 3.2.

En plus des méthodes usuelles des dictionnaires, les dictionnaires ordonnés gèrent l'itération en sens inverse grâce à `reversed()`.

Les tests d'égalité entre deux objets `OrderedDict` sont sensibles à l'ordre et sont implémentés comme ceci : `list(od1.items() == list(od2.items())`. Les tests d'égalité entre un objet `OrderedDict` et un objet `Mapping` ne sont pas sensibles à l'ordre (comme les dictionnaires natifs). Cela permet substituer des objets `OrderedDict` partout où les dictionnaires natifs sont utilisés.

Modifié dans la version 3.5: Les vues d'éléments, de clés et de valeurs de `OrderedDict` gèrent maintenant l'itération en sens inverse en utilisant `reversed()`.

Modifié dans la version 3.6: Suite à l'acceptation de la PEP 468, l'ordre des arguments nommés passés au constructeur et à la méthode `update()` de `OrderedDict` est conservé.

Modifié dans la version 3.9: ajout des opérateurs fusion (`|`) et mise-à-jour (`|=`) tels que définis dans PEP 584.

### Exemples et cas pratiques utilisant `OrderDict`

Il est facile de créer une variante de dictionnaire ordonné qui retient l'ordre dans lequel les clés ont été insérées en dernier. Si une nouvelle entrée écrase une existante, la position d'insertion d'origine est modifiée et déplacée à la fin :

    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` peut aussi être utile pour implémenter des variantes de `functools.lru_cache()` :

    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(0)
            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(0)
            else:
                self.requests.pop(args, None)
                self.cache[args] = result
                if len(self.cache) > self.maxsize:
                    self.cache.popitem(0)
            return result

## Objets `UserDict`

La classe `UserDict` se comporte comme une surcouche autour des dictionnaires. L'utilité de cette classe est réduite, car on peut maintenant hériter directement de `dict`. Cependant, il peut être plus facile de travailler avec celle-ci, car le dictionnaire sous-jacent est accessible comme attribut.

class collections.UserDict([initialdata])

  Classe simulant un dictionnaire. Les instances de `UserDict` possèdent un attribut `data` où est stocké leur contenu sous forme de dictionnaire natif. Si initialdata est spécifié, alors `data` est initialisé avec son contenu. Remarquez qu'une référence vers initialdata n'est pas conservée, ce qui permet de l'utiliser pour d'autres tâches.

  En plus de gérer les méthodes et opérations des dictionnaires, les instances de `UserDict` fournissent l'attribut suivant :

  data

    Un dictionnaire natif où est stocké le contenu de la classe `UserDict`.

## Objets `UserList`

Cette classe agit comme une surcouche autour des objets `list`. C'est une classe mère utile pour vos classes listes-compatibles qui peuvent en hériter et surcharger les méthodes existantes ou en ajouter de nouvelles. Ainsi, on peut ajouter de nouveaux comportements aux listes.

L'utilité de cette classe a été partiellement réduite par la possibilité d'hériter directement de `list`. Cependant, il peut être plus facile de travailler avec cette classe, car la liste sous-jacente est accessible via un attribut.

class collections.UserList([list])

  Classe simulant une liste. Les instances de `UserList` possèdent un attribut `UserList` où est stocké leur contenu sous forme de liste native. Il est initialement une copie de list, ou `[]` par défaut. list peut être un itérable, par exemple une liste native ou un objet `UserList`.

  En plus de gérer les méthodes et opérations des séquences mutables, les instances de `UserList` possèdent l'attribut suivant :

  data

    Un objet `list` natif utilisé pour stocker le contenu de la classe `UserList`.

Prérequis pour l'héritage : Les sous-classes de `UserList` doivent implémenter un constructeur qui peut être appelé avec zéro ou un argument. Les opérations sur les listes qui renvoient une nouvelle séquence essayent de créer une instance de la classe courante. C'est pour cela que le constructeur doit pouvoir être appelé avec un unique paramètre, un objet séquence utilisé comme source de données.

Si une classe fille ne remplit pas cette condition, toutes les méthodes spéciales gérées par cette classe devront être implémentées à nouveau. Merci de consulter les sources pour obtenir des informations sur les méthodes qui doivent être fournies dans ce cas.

## Objets `UserString`

La classe `UserString` agit comme une surcouche autour des objets `str`. L'utilité de cette classe a été partiellement réduite par la possibilité d'hériter directement de `str`. Cependant, il peut être plus facile de travailler avec cette classe, car la chaîne de caractère sous-jacente est accessible via un attribut.

class collections.UserString(seq)

  Classe simulant une chaîne de caractères. Les instances de `UserString` possèdent un attribut `data` où est stocké leur contenu sous forme de chaîne de caractères native. Le contenu de l'instance est initialement une copie de seq, qui peut être n'importe quel objet convertible en chaîne de caractère avec la fonction native `str()`.

  En plus de gérer les méthodes et opérations sur les chaînes de caractères, les instances de `UserString` possèdent l'attribut suivant :

  data

    Un objet `str` natif utilisé pour stocker le contenu de la classe `UserString`.

  Modifié dans la version 3.5: Nouvelles méthodes `__getnewargs__`, `__rmod__`, `casefold`, `format_map`, `isprintable` et `maketrans`.