collections.abc
--- コンテナの抽象基底クラス¶
Added in version 3.3: 以前はこのモジュールは collections
モジュールの一部でした。
ソースコード: Lib/_collections_abc.py
このモジュールは、 抽象基底クラス を提供します。抽象基底クラスは、クラスが特定のインターフェースを提供しているか、例えば ハッシュ可能 であるかや マッピング であるかを判定します。
issubclass()
や isinstance()
を使ったインターフェースに対するテストは、以下の3つのいずれかの方法で動作します。
1) 新しく定義したクラスは抽象基底クラスのいずれかを直接継承することができます。その場合クラスは必要な抽象メソッドを提供しなければなりません。残りのミックスインメソッドは継承により引き継がれますが、必要ならオーバーライドすることができます。その他のメソッドは必要に応じて追加することができます:
class C(Sequence): # Direct inheritance
def __init__(self): ... # Extra method not required by the ABC
def __getitem__(self, index): ... # Required abstract method
def __len__(self): ... # Required abstract method
def count(self, value): ... # Optionally override a mixin method
>>> issubclass(C, Sequence)
True
>>> isinstance(C(), Sequence)
True
2) 既存のクラスや組み込みのクラスを "仮想派生クラス" として ABC に登録することができます。これらのクラスは、全ての抽象メソッドとミックスインメソッドを含む完全な API を定義する必要があります。これにより、そのクラスが完全なインターフェースをサポートしているかどうかを、ユーザーが issubclass()
や isinstance()
で判断できるようになります。このルールの例外は、残りの API から自動的に推測ができるようなメソッドです:
class D: # No inheritance
def __init__(self): ... # Extra method not required by the ABC
def __getitem__(self, index): ... # Abstract method
def __len__(self): ... # Abstract method
def count(self, value): ... # Mixin method
def index(self, value): ... # Mixin method
Sequence.register(D) # Register instead of inherit
>>> issubclass(D, Sequence)
True
>>> isinstance(D(), Sequence)
True
この例では、クラス D
は __contains__
, __iter__
, __reversed__
を定義する必要がありません。なぜなら in 演算子, the 反復 ロジック, および reversed()
関数は自動的に __getitem__
と __len__
を使うようにフォールバックするからです。
3) いくつかの単純なインターフェースは、必要なメソッドの存在だけで (それらのメソッドが None
に設定されていなければ) 直接認識されます:
class E:
def __iter__(self): ...
def __next__(self): ...
>>> issubclass(E, Iterable)
True
>>> isinstance(E(), Iterable)
True
複雑なインターフェースは、単に特定のメソッドが存在すること以上の定義を持つため、3番目のテクニックをサポートしていません。それらのインターフェースはメソッドの意味やメソッド間の関係まで指定するので、特定のメソッド名の存在からだけではインターフェースの推測ができません。たとえば、あるクラスが __getitem__
, __len__
, および __iter__
を提供するというだけでは、 Sequence
と Mapping
を区別するには不十分です。
Added in version 3.9: これらの抽象クラスは []
をサポートするようになりました。 ジェネリックエイリアス型 および PEP 585 を参照してください。
コレクション抽象基底クラス¶
collections モジュールは以下の ABC (抽象基底クラス) を提供します:
ABC |
継承しているクラス |
抽象メソッド |
mixin メソッド |
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脚注
コレクションの抽象基底クラス -- 詳細な説明¶
- class collections.abc.Container¶
__contains__()
メソッドを提供するクラスの ABC です。
- class collections.abc.Hashable¶
__hash__()
メソッドを提供するクラスの ABC です。
- class collections.abc.Callable¶
__call__()
メソッドを提供するクラスの ABC です。Callable
を型アノテーションで使う方法の詳細は、 呼び出し可能オブジェクトのアノテーション を参照してください。
- class collections.abc.Iterable¶
__iter__()
メソッドを提供するクラスの ABC です。isinstance(obj, Iterable)
によるチェックはIterable
として登録されたクラスや__iter__()
メソッドを持つクラスを検出しますが、__getitem__()
メソッドにより反復処理を行うクラスは検出しません。オブジェクトがイテラブル (iterable) かどうかを確認する唯一の信頼できる方法はiter(obj)
を呼び出すことです。
- class collections.abc.Collection¶
サイズ付きのイテラブルなコンテナクラスの ABC です。
Added in version 3.6.
- class collections.abc.Iterator¶
__iter__()
メソッドと__next__()
メソッドを提供するクラスの ABC です。 iterator の定義も参照してください。
- class collections.abc.Reversible¶
__reversed__()
メソッドを提供するイテラブルクラスの ABC です。Added in version 3.6.
- class collections.abc.Generator¶
PEP 342 で定義された、イテレータ を
send()
,throw()
,close()
の各メソッドに拡張するプロトコルを実装する、ジェネレータ クラスの ABC です。Generator
を型アノテーションで使う方法の詳細は、 Annotating generators and coroutines を参照してください。Added in version 3.5.
- class collections.abc.Sequence¶
- class collections.abc.MutableSequence¶
- class collections.abc.ByteString¶
読み出し専用の シーケンス およびミュータブルな シーケンス の ABC です。
実装における注意:
__iter__()
,__reversed__()
,index()
など、一部の mixin メソッドは、下層の__getitem__()
メソッドを繰り返し呼び出します。その結果、__getitem__()
が定数のアクセス速度で実装されている場合、mixin メソッドは線形のパフォーマンスとなります。下層のメソッドが線形 (リンクされたリストの場合など) の場合、mixin は 2 乗のパフォーマンスとなるため、多くの場合上書きする必要があるでしょう。バージョン 3.5 で変更: index() メソッドは stop と start 引数をサポートしました。
Deprecated since version 3.12, will be removed in version 3.14: ABCの
ByteString
は非推奨になりました。型ヒントではbytes | bytearray
のようなユニオン型またはcollections.abc.Buffer
を使用してください。ABCとしての場合はSequence
またはcollections.abc.Buffer
を使用してください。
- class collections.abc.MappingView¶
- class collections.abc.ItemsView¶
- class collections.abc.KeysView¶
- class collections.abc.ValuesView¶
マッピング、要素、キー、値の ビュー の ABC です。
- class collections.abc.Awaitable¶
await
で使用できる awaitable オブジェクトの ABC です。カスタムの実装は、__await__()
メソッドを提供しなければなりません。Coroutine
ABC の Coroutine オブジェクトとインスタンスは、すべてこの ABC のインスタンスです。注釈
CPython では、ジェネレータベースのコルーチン (
@types.coroutine
で修飾された ジェネレータ) は、__await__()
メソッドを持たないにもかかわらず*待機可能* (awaitables) です。isinstance(gencoro, Awaitable)
はそのようなコルーチンに対してFalse
を返します。そのようなコルーチンを検出するためにはinspect.isawaitable()
を使ってください。Added in version 3.5.
- class collections.abc.Coroutine¶
コルーチン と互換性のあるクラスの ABC です。これらは、コルーチンオブジェクト で定義された
send()
,throw()
,close()
のメソッドを実装します。カスタムの実装は、__await__()
も実装しなければなりません。Coroutine
のすべてのインスタンスは、Awaitable
のインスタンスでもあります。注釈
CPython では、ジェネレータベースのコルーチン (
@types.coroutine
で修飾された ジェネレータ) は、__await__()
メソッドを持たないにもかかわらず*待機可能* (awaitables) です。isinstance(gencoro, Coroutine)
はそのようなコルーチンに対してFalse
を返します。そのようなコルーチンを検出するためにはinspect.isawaitable()
を使ってください。Coroutine
を型アノテーションで使う方法の詳細は、 Annotating generators and coroutines を参照してください。型パラメータの意味と順序はGenerator
と同様です。Added in version 3.5.
- class collections.abc.AsyncIterable¶
__aiter__
メソッドを提供するクラスの ABC です。asynchronous iterable の定義も参照してください。Added in version 3.5.
- class collections.abc.AsyncIterator¶
__aiter__
および__anext__
メソッドを提供するクラスの ABC です。asynchronous iterator の定義も参照してください。Added in version 3.5.
- class collections.abc.AsyncGenerator¶
PEP 525 と PEP 492 に定義されているプロトコルを実装した 非同期ジェネレータ クラスの ABC です。
AsyncGenerator
を型アノテーションで使う方法の詳細は、 Annotating generators and coroutines を参照してください。Added in version 3.6.
- class collections.abc.Buffer¶
buffer protocol を実装する
__buffer__()
メソッドを提供するクラスのABCです。PEP 688 を参照してください。Added in version 3.12.
例とレシピ¶
抽象基底クラスは、クラスやインスタンスが特定の機能を提供しているかどうかを調べることを可能にします。例えば:
size = None
if isinstance(myvar, collections.abc.Sized):
size = len(myvar)
幾つかの ABC はコンテナ型 API を提供するクラスを開発するのを助ける mixin 型としても使えます。例えば、 Set
API を提供するクラスを作る場合、3つの基本になる抽象メソッド __contains__()
, __iter__()
, __len__()
だけが必要です。ABC が残りの __and__()
や isdisjoint()
といったメソッドを提供します:
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
Set
と MutableSet
を mixin 型として利用するときの注意点:
幾つかの set の操作は新しい set を作るので、デフォルトの mixin メソッドは イテラブル から新しいインスタンスを作成する方法を必要とします。クラスのコンストラクタは
ClassName(iterable)
の形のシグネチャを持つと仮定されます。内部の_from_iterable()
というclassmethod
がcls(iterable)
を呼び出して新しい set を作る部分でこの仮定が使われています。コンストラクタのシグネチャが異なるクラスでSet
を使う場合は、 iterable 引数から新しいインスタンスを生成できるクラスメソッドあるいは仕様に沿ったメソッドで_from_iterable()
をオーバーライドする必要があります。(たぶん意味はそのままに速度を向上する目的で)比較をオーバーライドする場合、
__le__()
と__ge__()
だけを再定義すれば、その他の演算は自動的に追随します。Set
mixin型は set のハッシュ値を計算する_hash()
メソッドを提供しますが、すべての set が hashable や immutable とは限らないので、__hash__()
は提供しません。 mixin を使ってハッシュ可能な set を作る場合は、Set
とHashable()
の両方を継承して、__hash__ = Set._hash
と定義してください。
参考
MutableSet
を使った例として OrderedSet recipe。