8.4. collections.abc
— Classes de base abstraites pour les conteneurs¶
Nouveau dans la version 3.3: Auparavant, ce module faisait partie du module collections
.
Code source : Lib/_collections_abc.py
Ce module fournit des classes de base abstraites qui peuvent être utilisées pour vérifier si une classe fournit une interface particulière (par exemple, savoir s’il s’agit d’un hachable ou d’une table de correspondance).
8.4.1. Classes de base abstraites de collections¶
Le module collections apporte les ABC suivantes :
ABC |
Hérite de |
Méthodes abstraites |
Méthodes mixin |
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Méthodes héritées de |
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Méthodes héritées de |
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Méthodes héritées de |
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Méthodes héritées de |
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class
collections.abc.
Container
¶ -
class
collections.abc.
Hashable
¶ -
class
collections.abc.
Sized
¶ -
class
collections.abc.
Callable
¶ ABC pour les classes qui définissent respectivement les méthodes
__contains__()
,__hash__()
,__len__()
et__call__()
.
-
class
collections.abc.
Iterable
¶ ABC pour les classes qui définissent la méthode
__iter__()
.Évaluer
isinstance(obj, Iterable)
détecte les classes qui sont enregistrées commeIterable
ou qui possèdent une méthode__iter__()
, mais ne détecte pas les classes qui itèrent avec la méthode__getitem__()
. Le seul moyen fiable de déterminer si un objet est itérable est d’appeleriter(obj)
.
-
class
collections.abc.
Collection
¶ ABC pour les classes de conteneurs itérables et sized.
Nouveau dans la version 3.6.
-
class
collections.abc.
Iterator
¶ ABC pour les classes qui définissent les méthodes
__iter__()
et__next__()
. Voir aussi la définition d”itérateur.
-
class
collections.abc.
Reversible
¶ ABC pour les classes d’itérables qui implémentent également la méthode
__reversed__()
.Nouveau dans la version 3.6.
-
class
collections.abc.
Generator
¶ ABC pour les classes de générateurs qui implémentent le protocole défini dans la PEP 342 qui étend les itérateurs avec les méthodes
send()
,throw()
etclose()
. Voir aussi la définition de générateur.Nouveau dans la version 3.5.
-
class
collections.abc.
Sequence
¶ -
class
collections.abc.
MutableSequence
¶ -
class
collections.abc.
ByteString
¶ ABC pour les séquences immuables et muables.
Note pour l’implémentation : quelques méthodes mixin, comme
__iter__()
,__reversed__()
etindex()
, font des appels répétés à la méthode sous-jacente__getitem__()
. Ainsi, si__getitem__()
est implémentée avec une vitesse d’accès constante, les méthodes mixin auront une performance linéaire ; cependant, si elle est linéaire, les mixin auront une performance quadratique, il serait alors judicieux de les surcharger.Modifié dans la version 3.5: La méthode index() a ajouté le support des arguments start et stop.
-
class
collections.abc.
Set
¶ -
class
collections.abc.
MutableSet
¶ ABC pour les ensembles immuables et muables.
-
class
collections.abc.
Mapping
¶ -
class
collections.abc.
MutableMapping
¶ ABC pour les tables de correspondances immuables et muables.
-
class
collections.abc.
MappingView
¶ -
class
collections.abc.
ItemsView
¶ -
class
collections.abc.
KeysView
¶ -
class
collections.abc.
ValuesView
¶ ABC pour les vues de mappings (tableaux de correspondances), d’éléments, de clés et de valeurs.
-
class
collections.abc.
Awaitable
¶ ABC pour les objets awaitables, qui peuvent être utilisés dans les expressions
await
. Les implémentations personnalisées doivent définir la méthode__await__()
.Les objets coroutines et les instances de l’ABC
Coroutine
sont tous des instances de cette ABC.Note
En CPython, les coroutines basées sur les générateurs (les générateurs décorés avec
types.coroutine()
ouasyncio.coroutine()
) sont awaitables, bien qu’elles n’aient pas de méthode__await__()
. Évaluerisinstance(gencoro, Awaitable)
oùgencoro
est un générateur décoré va renvoyerFalse
. Utilisezinspect.isawaitable()
pour les détecter.Nouveau dans la version 3.5.
-
class
collections.abc.
Coroutine
¶ ABC pour les classes compatibles avec les coroutines. Elles implémentent les méthodes suivantes, définies dans Objets coroutines :
send()
,throw()
etclose()
. Les implémentations personnalisées doivent également fournir__await__()
. Toutes les instances deCoroutine
sont également des instances deAwaitable
. Voir aussi la définition de coroutine.Note
En CPython, les coroutines basées sur les générateurs (les générateurs décorés avec
types.coroutine()
ouasyncio.coroutine()
) sont awaitables, bien qu’elles n’aient pas de méthode__await__()
. Évaluerisinstance(gencoro, Corourine)
oùgencoro
est un générateur décoré va renvoyerFalse
. Utilisezinspect.isawaitable()
pour les détecter.Nouveau dans la version 3.5.
-
class
collections.abc.
AsyncIterable
¶ ABC pour les classes qui définissent la méthode
__aiter__
. Voir aussi la définition d”itérable asynchrone.Nouveau dans la version 3.5.
-
class
collections.abc.
AsyncIterator
¶ ABC pour les classes qui définissent les méthodes
__aiter__
et__anext__
. Voir aussi la définition d”itérateur asynchrone.Nouveau dans la version 3.5.
-
class
collections.abc.
AsyncGenerator
¶ ABC pour les classes de générateurs asynchrones qui implémentent le protocole défini dans la PEP 525 et dans la PEP 492.
Nouveau dans la version 3.6.
Ces ABC permettent de demander à des classes ou à des instances si elles fournissent des fonctionnalités particulières, par exemple :
size = None
if isinstance(myvar, collections.abc.Sized):
size = len(myvar)
Une partie des ABC sont également utiles en tant que mixins : cela rend plus facile le développement de classes qui gèrent des API de conteneurs. Par exemple, pour écrire une classe qui gère l’API entière de Set
, il est uniquement nécessaire de fournir les trois méthodes sous-jacentes abstraites __contains__()
, __iter__()
et __len__()
. L’ABC apporte les méthodes restantes, comme __and__()
et isdisjoint()
:
class ListBasedSet(collections.abc.Set):
''' Alternate set implementation favoring space over speed
and not requiring the set elements to be hashable. '''
def __init__(self, iterable):
self.elements = lst = []
for value in iterable:
if value not in lst:
lst.append(value)
def __iter__(self):
return iter(self.elements)
def __contains__(self, value):
return value in self.elements
def __len__(self):
return len(self.elements)
s1 = ListBasedSet('abcdef')
s2 = ListBasedSet('defghi')
overlap = s1 & s2 # The __and__() method is supported automatically
Notes à propos de l’utilisation de Set
et MutableSet
comme mixin :
Comme une partie des opérations sur les ensembles créent de nouveaux ensembles, les méthodes mixins par défaut ont besoin d’un moyen de créer de nouvelles instances à partir d’un itérable. Le constructeur de classe est supposé avoir une signature de la forme
ClassName(iterable)
. Cette supposition est faite par une méthode de classe interne appelée_from_iterable()
qui appellecls(iterable)
pour construire un nouvel ensemble. Si leSet
mixin est utilisé dans une classe avec un constructeur de signature différente, vous devrez surcharger_from_iterable()
avec une méthode de classe qui peut construire de nouvelles instances à partir d’un argument itérable.Pour surcharger les comparaisons (a priori pour la rapidité, puisque la sémantique est fixe), il faut redéfinir
__le__()
et__ge__()
, puis les autres opérations seront automatiquement adaptées.La classe mixin
Set
apporte une méthode_hash()
pour calculer une valeur de hachage pour l’ensemble ; cependant__hash__()
n’est pas défini car tous les ensembles ne sont pas hachables ou immuables. Pour rendre un ensemble hachable en utilisant les mixins, héritez deSet()
et deHashable()
, puis définissez__hash__ = Set._hash
.
Voir aussi
OrderedSet recipe pour un exemple construit sur
MutableSet
.Pour plus d’informations à propos des ABC, voir le module
abc
et la PEP 3119.