Tipos de dados do contêiner
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**Source code:** Lib/collections/__init__.py

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Este módulo implementa tipos de dados de contêiner especializados que
fornecem alternativas aos contêineres integrados de uso geral do
Python, "dict", "list", "set", and "tuple".

+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "namedtuple()"        | Função de fábrica para criar subclasses de tuplas com campos         |
|                       | nomeados                                                             |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "deque"               | Contêiner semelhante a list com rápido appends e pops em qualquer    |
|                       | fim                                                                  |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "ChainMap"            | Classe semelhante ao dict(dicionário) para criar uma visão única de  |
|                       | vários mapeamentos                                                   |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "Counter"             | Subclasse de Dict para contar objetos hashable                       |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "OrderedDict"         | Subclasse de Dict que lembra a ordem que as entradas foram           |
|                       | adicionadas                                                          |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "defaultdict"         | Subclasse de Dict que chama uma função de fábrica (factory function) |
|                       | para fornecer valores em faltam                                      |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "UserDict"            | Envoltório em torno de objetos de dictionary para uma subclasse de   |
|                       | dict mais fácil                                                      |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "UserList"            | Invólucro em torno de objetos de list para uma subclasse de list     |
|                       | mais fácil                                                           |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+
| "UserString"          | Invólucro em torno de objetos strings para uma subclasse mais fácil  |
+-----------------------+----------------------------------------------------------------------+

Deprecated since version 3.3, will be removed in version 3.9: Moved
Coleções Abstratas Classes Base to the "collections.abc" module. For
backwards compatibility, they continue to be visible in this module
through Python 3.8.


"ChainMap" objects
==================

Novo na versão 3.3.

Uma classe "ChainMap" é fornecido para ligar rapidamente uma série de
mapeamentos para que eles possam ser tratados como uma única unidade.
Muitas vezes é muito mais rápido do que criar um novo dicionário e
executar múltiplas chamadas "update()"

A classe pode ser usada para simular escopos aninhados e é útil em
modelos.

class collections.ChainMap(*maps)

   Um grupo de múltiplos dicts  "ChainMap" ou outros mapeamentos
   juntos para criar uma única view atualizável. Se *maps* não são
   especificados, Um diticionário vazio é fornecido para que uma nova
   cadeia sempre tenha pelo menos um mapeamento.

   Os mapeamentos subjacentes são armazenados em uma lista. Essa lista
   é pública e pode ser acessada ou atualizada usando o atributo *
   maps >>*<<. Não existe outro estado.

   Faz a busca nos mapeamentos subjacentes sucessivamente até que uma
   chave seja encontrada. Em contraste, escrita, atualições e remoções
   operam apenas no primeiro mapeamento.

   Uma "ChainMap" incorpora os mapeamentos subjacentes por referência.
   Então, se um dos mapeamentos subjacentes for atualizado, essas
   alterações serão refletidas em: class: *ChainMap*.

   Todos os métodos usuais do dicionário são suportados. Além disso,
   existe um atributo *maps*, um método para criar novos subcontextos
   e uma propriedade para acessar todos, exceto o primeiro mapeamento:

   maps

      Uma lista de mapeamentos atualizáveis ​​pelo usuário. A lista é
      ordenada desde o primeiro pesquisado até a última pesquisado. É
      o único estado armazenado e pode ser modificado para alterar
      quais mapeamentos são pesquisados. A lista deve sempre conter
      pelo menos um mapeamento.

   new_child(m=None)

      Retorna uma nova: class: 'ChainMap' contendo um novo mapa
      seguido de todos os mapas na instância atual. Se "m"  for
      especificado, torna-se o novo mapa na frente da lista de
      mapeamentos; Se não especificado, é usado um dicionário vazio,
      de modo que chamar "d.new_child ()" é equivalente a:
      "ChainMap({}, *d.maps)". Esse método é usado para criar
      subcontextos que podem ser atualizados sem alterar valores em
      nenhum dos mapeamentos pai.

      Alterado na versão 3.4: O parâmetro opcional "m" foi adicionado.

   parents

      <nested scope>

   Observe, a ordem de iteração de um "ChainMap()" é determinada pela
   varredura dos mapeamentos do último ao primeiro:

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

   Isso dá a mesma ordem de uma série de chamadas "dict.update()"
   começando com o último mapeamento:

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

Ver também:

  * A classe MultiContext no pacote CodeTools de Enthought tem opções
    para suportar a escrita em qualquer mapeamento na cadeia.

  * Django's Context class for templating is a read-only chain of
    mappings.  It also features pushing and popping of contexts
    similar to the "new_child()" method and the "parents" property.

  * A receita de Contextos Aninhados possui opções para controlar se
    escritas e outras mutações se aplicam a apenas o primeiro
    mapeamento ou para qualquer mapeamento na cadeia.

  * Uma versão muito simplificada somente leitura do
    Chainmap.<https://code.activestate.com/recipes/305268/>`_.


Exemplos e Receitas de "ChainMap"
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Esta seção mostra várias abordagens para trabalhar com mapas
encadeados.

Exemplo de simulação da cadeia de busca interna do Python:

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

Exemplo de como permitir que os argumentos de linha de comando
especificados pelo usuário tenham precedência sobre as variáveis de
ambiente que, por sua vez, têm precedência sobre os valores padrão:

   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'])

Padrões de exemplo para utilização da classe "ChainMap" para simular
contextos aninhados:

   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

A classe "ChainMap" só faz atualizações (escritas e remoções) no
primeiro mapeamento na cadeia, enquanto as pesquisas irão buscar em
toda a cadeia. Contudo, se há o desejo de escritas e remoções
profundas, é fácil fazer uma  subclasse que atualiza chaves
encontradas mais a fundo na cadeia:

   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"
=================

Uma ferramenta de contagem é fornecida para apoiar  contas rápidas e
convenientes. Por exemplo:

   >>> # 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])

   Um "Counter" é uma subclasse de "dict" subclass para contagem de
   objetos hasheáveis. É uma coleção na qual elementos são armazenados
   como chaves de dicionário e suas contagens são armazenadas como
   valores de dicionário.  Contagens podem ser qualquer valor inteiro
   incluindo zero e contagens negativas.  A classe "Counter" é similar
   a sacos ou multiconjuntos em outras linguagens.

   Os elementas são contados a partir de um *iterável* ou inicializado
   a partir de um outro *mapeamento* (ou 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

   Objetos Counter tem uma interface de dicionário, com a diferença
   que devolvem uma contagem zero para itens que não estão presentes
   em vez de levantar a excessão  "KeyError":

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

   Definir uma contagem como zero não remove um elemento do contador.
   Use "del" para o remover completamente.

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

   Novo na versão 3.1.

   Objetos Counter permitem três métodos além dos disponíveis para
   todos os dicionário:

   elements()

      Return an iterator over elements repeating each as many times as
      its count.  Elements are returned in arbitrary order.  If an
      element's count is less than one, "elements()" will ignore it.

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

   most_common([n])

      Return a list of the *n* most common elements and their counts
      from the most common to the least.  If *n* is omitted or "None",
      "most_common()" returns *all* elements in the counter. Elements
      with equal counts are ordered arbitrarily:

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

   subtract([iterable-or-mapping])

      Os elementos são subtraídos de um *iterável* ou de outro
      *mapeamento* (ou contador).  Funciona como "dict.update()", mas
      subtraindo contagens ao invés de substituí-las.  Tanto as
      entradas quanto as saídas podem ser zero ou 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})

      Novo na versão 3.2.

   Os métodos usuais de dicionário estão disponíveis para objetos
   "Counter", exceto por dois que funcionam de forma diferente para
   contadores.

   fromkeys(iterable)

      Este método de classe não está implementado para objetos
      "Counter".

   update([iterable-or-mapping])

      Elementos são contados a partir de um *iterável* ou adicionados
      de outro *mapeamento* (ou contador).  Funciona como
      "dict.update()" mas adiciona contagens em vez de substituí-las.
      Além disso, é esperado que o *iterável* seja uma sequência de
      elementos, e não uma sequência de pares "(key, value)".

Padrões comuns para trabalhar com objetos "Counter":

   sum(c.values())                 # 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

Várias operações matemáticas são fornecidas para combinar: class:
objetos *Counter* para produzir multisets (counters que têm contagens
maiores que zero). A adição e a subtração combinam counters
adicionando ou subtraindo as contagens dos elementos correspondentes.
A intersecção e a união retornam o mínimo e o máximo das contagens
correspondentes. Cada operação pode aceitar entradas com contagens
assinadas, mas a saída excluirá resultados com contagens de zero ou
menos.

>>> 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})

A adição e subtração unárias são atalhos para adicionar um contador
vazio ou subtrair de um contador vazio.

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

Novo na versão 3.3: Adicionado suporte para operador unário mais,
unário menos e operação in-place multiset.

Nota:

  Os contadores foram projetados principalmente para funcionar com
  números inteiros positivos para representar contagens contínuas; no
  entanto, foi tomado cuidado para não impedir desnecessariamente os
  casos de uso que precisassem de outros tipos ou valores negativos.
  Para ajudar nesses casos de uso, esta seção documenta o intervalo
  mínimo e as restrições de tipo.

  * A própria classe "Counter" é uma subclasse de dicionário sem
    restrições em suas chaves e valores.  Os valores pretendem ser
    números que representam contagens, mas você *pode* armazenar
    qualquer coisa no campo de valor.

  * O método "most_common()" requer apenas que os valores sejam
    ordenáveis.

  * Para operações in-place, como "c[key] += 1", o tipo de valor
    precisa suportar apenas adição e subtração. Portanto, frações,
    números de ponto flutuante e decimais funcionariam e os valores
    negativos são suportados. O mesmo também é verdadeiro para: meth:
    *~ Counter.update* e: meth:` ~ Counter.subtract` que permitem
    valores negativos e zero para entradas e saídas.

  * Os métodos multiset são projetados apenas para casos de uso com
    valores positivos. As entradas podem ser negativas ou zero, mas
    apenas saídas com valores positivos são criadas. Não há restrições
    de tipo, mas o tipo de valor precisa suportar adição, subtração e
    comparação.

  * O método: meth: *~ Counter.elements* requer contagens inteiras.
    Ele ignora contagens zero e negativas.

Ver também:

  * Classe Bag <https://www.gnu.org/software/smalltalk/manual-
    base/html_node/Bag.html> >>`<<_ em Smalltalk.

  * Entrada da Wikipedia para *Multisets
    <https://en.wikipedia.org/wiki/Multiset>* _.

  * Tutorial com exemplos C++ multisets.

  * Para operações matemáticas em multisets e seus casos de uso,
    consulte * Knuth, Donald. The Art of Computer Programming Volume
    II, Seção 4.6.3, Exercício 19 >>*<<.

  * Para enumerar todos os multisets distintos de um determinado
    tamanho em um determinado conjunto de elementos, consulte: func:`
    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 um novo objeto deque inicializado da esquerda para a
   direita (usando: meth: *append*) com dados de * iterável >>*<<. Se
   * iterável * não for especificado, o novo deque estará vazio.

   Deques são uma generalização de pilhas e filas (o nome é
   pronunciado "deck" e é abreviação de "fila dupla"). O Deques
   oferece suporte para acréscimos e saliências com segurança de
   thread e com eficiência de memória de ambos os lados do deque com
   aproximadamente o mesmo desempenho O (1) em qualquer direção.

   Embora os objetos: class: *list* suportem operações semelhantes,
   eles são otimizados para operações rápidas de comprimento fixo e
   sujeitam em custos de movimentação de memória O (n) para` *pop (0)*
   *e* *insert (0, v)* ` operações que alteram o tamanho e a posição
   da representação de dados subjacente.

   Se * maxlen * não for especificado ou for `` Nenhum``, deques podem
   crescer para um comprimento arbitrário. Caso contrário, o deque é
   limitado ao comprimento máximo especificado. Quando um deque de
   comprimento limitado está cheio, quando novos itens são
   adicionados, um número correspondente de itens é descartado da
   extremidade oposta. Deques de comprimento limitado fornecem
   funcionalidade semelhante ao filtro `` tail`` no Unix. Eles também
   são úteis para rastrear transações e outros pools de dados onde
   apenas a atividade mais recente é de interesse.

   Os objetos Deque suportam os seguintes métodos:

   append(x)

      Adicione * x * ao lado direito do deque.

   appendleft(x)

      Adicione * x * ao lado esquerdo do deque

   clear()

      Remova todos os elementos do deque deixando-o com comprimento 0.

   copy()

      Cria uma cópia rasa do deque.

      Novo na versão 3.5.

   count(x)

      Conta o número de elementos deque igual a * x >>*<<.

      Novo na versão 3.2.

   extend(iterable)

      Estenda o lado direito do deque anexando elementos do argumento
      iterável.

   extendleft(iterable)

      Estenda o lado esquerdo do deque anexando elementos de
      *iterable*. Observe que a série de acréscimos à esquerda resulta
      na reversão da ordem dos elementos no argumento iterável.

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

      Retorne a posição de * x * no deque (no ou após o índice *
      início * e antes do índice * parada >>*<<). Retorna a primeira
      correspondência ou aumenta: exc: *ValueError* se não for
      encontrado.

      Novo na versão 3.5.

   insert(i, x)

      Insira * x * no deque na posição * i >>*<<.

      Se a inserção fizer com que um deque limitado cresça além de *
      maxlen >>*<<, um: exc: *IndexError* é gerado.

      Novo na versão 3.5.

   pop()

      Remova e devolva um elemento do lado direito do deque. Se nenhum
      elemento estiver presente, levanta um: exc: *IndexError*.

   popleft()

      Remova e devolva um elemento do lado esquerdo do deque. Se
      nenhum elemento estiver presente, levanta um: exc: *IndexError*.

   remove(value)

      Remova a primeira ocorrência de * valor >>*<<. Se não for
      encontrado, levanta um: exc: *ValueError*.

   reverse()

      Inverta os elementos do deque no local e, em seguida, retorne
      "None".

      Novo na versão 3.2.

   rotate(n=1)

      Gire os passos deque * n * para a direita. Se * n * for
      negativo, gire para a esquerda.

      Quando o deque não está vazio, girar um passo para a direita é
      equivalente a "d.appendleft(d.pop())", e girar um passo para a
      esquerda é equivalente a  "d.append(d.popleft())".

   Os objetos Deque também fornecem um atributo somente leitura:

   maxlen

      Tamanho máximo de um deque ou "None" se ilimitado.

      Novo na versão 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[-1]".  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 da versão 3.5, deques suporta `` __add __ () >>``<<, `` __mul
__ () `` e `` __imul __ () >>``<<.

Exemplo:

   >>> 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'])


Receitas de "deque"
-------------------

Esta seção mostra várias abordagens para trabalhar com deques.

Deques de comprimento limitado fornecem funcionalidade semelhante ao
filtro "tail" em Unix

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

Outra abordagem para usar deques é manter uma sequência de elementos
adicionados recentemente, acrescentando à direita e clicando à
esquerda:

   def moving_average(iterable, n=3):
       # moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0
       # http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
       it = iter(iterable)
       d = deque(itertools.islice(it, n-1))
       d.appendleft(0)
       s = sum(d)
       for elem in it:
           s += elem - d.popleft()
           d.append(elem)
           yield s / n

Um *escalonador round-robin <https://en.wikipedia.org/wiki/Round-
robin_scheduling>* _ pode ser implementado com iteradores de entrada
armazenados em um: class: *deque*. Os valores são gerados a partir do
iterador ativo na posição zero. Se esse iterador estiver esgotado, ele
pode ser removido com: meth: *~ deque.popleft*; caso contrário, ele
pode voltar ao fim com o método: meth: *~ deque.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()

O método: meth: *~ deque.rotate* fornece uma maneira de implementar o
corte e exclusão: class:` deque`. Por exemplo, uma implementação
Python pura de "del d[n]" depende do método "rotate()" para posicionar
os elementos a serem popped

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

Para implementar o corte: class: *deque*, use uma abordagem semelhante
aplicando: meth:` ~ deque.rotate` para trazer um elemento alvo para o
lado esquerdo do deque. Remova as entradas antigas com: meth: *~
deque.popleft*, adicione novas entradas com: meth:` ~ deque.extend`, e
então inverta a rotação. Com pequenas variações dessa abordagem, é
fácil implementar manipulações de pilha de estilo Forth, como
"dup",``drop``,``swap``,``over``,``pick``,``rot``, and "roll".


Objetos "defaultdict"
=====================

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

   Returns a new dictionary-like object.  "defaultdict" is a subclass
   of the built-in "dict" class.  It overrides one method and adds one
   writable instance variable.  The remaining functionality is the
   same as for the "dict" class and is not documented here.

   O primeiro argumento fornece o valor inicial para o atributo: attr:
   *default_factory*; o padrão é `` Nenhum``. Todos os argumentos
   restantes são tratados da mesma forma como se fossem passados
   ​​para o construtor: class: *dict*, incluindo argumentos de
   palavra-chave.

   Os objetos: class: *defaultdict* suportam o seguinte método além
   das operações padrão: class:` dict`:

   __missing__(key)

      Se o atributo: attr: *default_factory* é "None", isso levanta
      uma exceção: exc:` KeyError` com a * chave * como argumento.

      Se: attr: *default_factory* não for "None", ele é chamado sem
      argumentos para fornecer um valor padrão para a * chave *
      fornecida, este valor é inserido no dicionário para a * chave *
      e retornado.

      Se chamar: attr: *default_factory* levanta uma exceção, esta
      exceção é propagada inalterada.

      Este método é chamado pelo método: meth: *__getitem__* da
      classe: class:` dict` quando a chave solicitada não é
      encontrada; tudo o que ele retorna ou aumenta é então retornado
      ou gerado por: meth: *__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".

   Objetos "defaultdict" permitem a seguinte variável instanciada:

   default_factory

      This attribute is used by the "__missing__()" method; it is
      initialized from the first argument to the constructor, if
      present, or to "None", if absent.


Exemplos de "defaultdict"
-------------------------

Usando "list" como "default_factory", se for fácil agrupar a sequencia
dos pares chave-valores num dicionário 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])]

When each key is encountered for the first time, it is not already in
the mapping; so an entry is automatically created using the
"default_factory" function which returns an empty "list".  The
"list.append()" operation then attaches the value to the new list.
When keys are encountered again, the look-up proceeds normally
(returning the list for that key) and the "list.append()" operation
adds another value to the list. This technique is simpler and faster
than an equivalent technique using "dict.setdefault()":

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

Setting the "default_factory" to "int" makes the "defaultdict" useful
for counting (like a bag or multiset in other languages):

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

When a letter is first encountered, it is missing from the mapping, so
the "default_factory" function calls "int()" to supply a default count
of zero.  The increment operation then builds up the count for each
letter.

The function "int()" which always returns zero is just a special case
of constant functions.  A faster and more flexible way to create
constant functions is to use a lambda function which can supply any
constant value (not just zero):

>>> 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>'

Setting the "default_factory" to "set" makes the "defaultdict" useful
for building a dictionary of sets:

>>> 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()" Factory Function for Tuples with Named Fields
============================================================

Tuplas nomeadas determinam o significado de cada posição numa tupla e
permitem um código mais legível e autodocumentado. Podem ser usadas
sempre que tuplas regulares forem utilizadas, e adicionam a
possibilidade de acessar campos pelo nome ao invés da posição do
índice.

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

   Returns a new tuple subclass named *typename*.  The new subclass is
   used to create tuple-like objects that have fields accessible by
   attribute lookup as well as being indexable and iterable.
   Instances of the subclass also have a helpful docstring (with
   typename and field_names) and a helpful "__repr__()" method which
   lists the tuple contents in a "name=value" format.

   The *field_names* are a sequence of strings such as "['x', 'y']".
   Alternatively, *field_names* can be a single string with each
   fieldname separated by whitespace and/or commas, for example "'x
   y'" or "'x, y'".

   Any valid Python identifier may be used for a fieldname except for
   names starting with an underscore.  Valid identifiers consist of
   letters, digits, and underscores but do not start with a digit or
   underscore and cannot be a "keyword" such as *class*, *for*,
   *return*, *global*, *pass*, or *raise*.

   If *rename* is true, invalid fieldnames are automatically replaced
   with positional names.  For example, "['abc', 'def', 'ghi', 'abc']"
   is converted to "['abc', '_1', 'ghi', '_3']", eliminating the
   keyword "def" and the duplicate fieldname "abc".

   *defaults* can be "None" or an *iterable* of default values. Since
   fields with a default value must come after any fields without a
   default, the *defaults* are applied to the rightmost parameters.
   For example, if the fieldnames are "['x', 'y', 'z']" and the
   defaults are "(1, 2)", then "x" will be a required argument, "y"
   will default to "1", and "z" will default to "2".

   If *module* is defined, the "__module__" attribute of the named
   tuple is set to that value.

   Named tuple instances do not have per-instance dictionaries, so
   they are lightweight and require no more memory than regular
   tuples.

   Alterado na versão 3.1: Adicionado suporte a *rename*.

   Alterado na versão 3.6: The *verbose* and *rename* parameters
   became keyword-only arguments.

   Alterado na versão 3.6: Adicionado o parametro *module*

   Alterado na versão 3.7: Remove the *verbose* parameter and the
   "_source" attribute.

   Alterado na versão 3.7: Adicionado o parâmetro *defaults* e o
   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)

Named tuples are especially useful for assigning field names to result
tuples returned by the "csv" or "sqlite3" modules:

   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)

In addition to the methods inherited from tuples, named tuples support
three additional methods and two attributes.  To prevent conflicts
with field names, the method and attribute names start with an
underscore.

classmethod somenamedtuple._make(iterable)

   Class method that makes a new instance from an existing sequence or
   iterable.

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

somenamedtuple._asdict()

   Retorna um novo "dict" que mapeia nomes de campo para seus
   respectivos valores:

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

   Alterado na versão 3.1: Returns an "OrderedDict" instead of a
   regular "dict".

somenamedtuple._replace(**kwargs)

   Return a new instance of the named tuple replacing specified fields
   with new values:

      >>> 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 of strings listing the field names.  Useful for introspection
   and for creating new named tuple types from existing named tuples.

      >>> 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

   Dictionary mapping field names to default values.

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

To retrieve a field whose name is stored in a string, use the
"getattr()" function:

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

To convert a dictionary to a named tuple, use the "**" operator (as
described in Desempacotando listas de argumentos):

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

Since a named tuple is a regular Python class, it is easy to add or
change functionality with a subclass.  Here is how to add a calculated
field and a fixed-width print format:

   >>> 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

The subclass shown above sets "__slots__" to an empty tuple.  This
helps keep memory requirements low by preventing the creation of
instance dictionaries.

Subclassing is not useful for adding new, stored fields.  Instead,
simply create a new named tuple type from the "_fields" attribute:

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

Docstrings can be customized by making direct assignments to the
"__doc__" fields:

>>> 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'

Alterado na versão 3.5: Property docstrings became writeable.

Default values can be implemented by using "_replace()" to customize a
prototype instance:

>>> Account = namedtuple('Account', 'owner balance transaction_count')
>>> default_account = Account('<owner name>', 0.0, 0)
>>> johns_account = default_account._replace(owner='John')
>>> janes_account = default_account._replace(owner='Jane')

Ver também:

  * See "typing.NamedTuple" for a way to add type hints for named
    tuples.  It also provides an elegant notation using the "class"
    keyword:

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

  * See "types.SimpleNamespace()" for a mutable namespace based on an
    underlying dictionary instead of a tuple.

  * The "dataclasses" module provides a decorator and functions for
    automatically adding generated special methods to user-defined
    classes.


Objetos "OrderedDict"
=====================

Ordered dictionaries are just like regular dictionaries but have some
extra capabilities relating to ordering operations.  They have become
less important now that the built-in "dict" class gained the ability
to remember insertion order (this new behavior became guaranteed in
Python 3.7).

Some differences from "dict" still remain:

* The regular "dict" was designed to be very good at mapping
  operations.  Tracking insertion order was secondary.

* The "OrderedDict" was designed to be good at reordering operations.
  Space efficiency, iteration speed, and the performance of update
  operations were secondary.

* Algorithmically, "OrderedDict" can handle frequent reordering
  operations better than "dict".  This makes it suitable for tracking
  recent accesses (for example in an LRU cache).

* The equality operation for "OrderedDict" checks for matching order.

* The "popitem()" method of "OrderedDict" has a different signature.
  It accepts an optional argument to specify which item is popped.

* "OrderedDict" has a "move_to_end()" method to efficiently reposition
  an element to an endpoint.

* Until Python 3.8, "dict" lacked a "__reversed__()" method.

class collections.OrderedDict([items])

   Return an instance of a "dict" subclass that has methods
   specialized for rearranging dictionary order.

   Novo na versão 3.1.

   popitem(last=True)

      The "popitem()" method for ordered dictionaries returns and
      removes a (key, value) pair.  The pairs are returned in LIFO
      (last-in, first-out) order if *last* is true or FIFO (first-in,
      first-out) order if false.

   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.keys())
         'acdeb'
         >>> d.move_to_end('b', last=False)
         >>> ''.join(d.keys())
         'bacde'

      Novo na versão 3.2.

Além dos métodos usuais de mapeamento, dicionários ordenados também
suportam iteração reversa usando a função "reversed()".

Equality tests between "OrderedDict" objects are order-sensitive and
are implemented as "list(od1.items())==list(od2.items())". Equality
tests between "OrderedDict" objects and other "Mapping" objects are
order-insensitive like regular dictionaries.  This allows
"OrderedDict" objects to be substituted anywhere a regular dictionary
is used.

Alterado na versão 3.5: The items, keys, and values *views* of
"OrderedDict" now support reverse iteration using "reversed()".

Alterado na versão 3.6: With the acceptance of **PEP 468**, order is
retained for keyword arguments passed to the "OrderedDict" constructor
and its "update()" method.


"OrderedDict" Examples and Recipes
----------------------------------

It is straightforward to create an ordered dictionary variant that
remembers the order the keys were *last* inserted. If a new entry
overwrites an existing entry, the original insertion position is
changed and moved to the end:

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

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

An "OrderedDict" would also be useful for implementing variants of
"functools.lru_cache()":

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

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

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

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


"UserDict" objects
==================

The class, "UserDict" acts as a wrapper around dictionary objects. The
need for this class has been partially supplanted by the ability to
subclass directly from "dict"; however, this class can be easier to
work with because the underlying dictionary is accessible as an
attribute.

class collections.UserDict([initialdata])

   Class that simulates a dictionary.  The instance's contents are
   kept in a regular dictionary, which is accessible via the "data"
   attribute of "UserDict" instances.  If *initialdata* is provided,
   "data" is initialized with its contents; note that a reference to
   *initialdata* will not be kept, allowing it be used for other
   purposes.

   In addition to supporting the methods and operations of mappings,
   "UserDict" instances provide the following attribute:

   data

      A real dictionary used to store the contents of the "UserDict"
      class.


"UserList" objects
==================

This class acts as a wrapper around list objects.  It is a useful base
class for your own list-like classes which can inherit from them and
override existing methods or add new ones.  In this way, one can add
new behaviors to lists.

The need for this class has been partially supplanted by the ability
to subclass directly from "list"; however, this class can be easier to
work with because the underlying list is accessible as an attribute.

class collections.UserList([list])

   Class that simulates a list.  The instance's contents are kept in a
   regular list, which is accessible via the "data" attribute of
   "UserList" instances.  The instance's contents are initially set to
   a copy of *list*, defaulting to the empty list "[]".  *list* can be
   any iterable, for example a real Python list or a "UserList"
   object.

   In addition to supporting the methods and operations of mutable
   sequences, "UserList" instances provide the following attribute:

   data

      A real "list" object used to store the contents of the
      "UserList" class.

**Subclassing requirements:** Subclasses of "UserList" are expected to
offer a constructor which can be called with either no arguments or
one argument.  List operations which return a new sequence attempt to
create an instance of the actual implementation class.  To do so, it
assumes that the constructor can be called with a single parameter,
which is a sequence object used as a data source.

If a derived class does not wish to comply with this requirement, all
of the special methods supported by this class will need to be
overridden; please consult the sources for information about the
methods which need to be provided in that case.


"UserString" objects
====================

The class, "UserString" acts as a wrapper around string objects. The
need for this class has been partially supplanted by the ability to
subclass directly from "str"; however, this class can be easier to
work with because the underlying string is accessible as an attribute.

class collections.UserString(seq)

   Class that simulates a string object.  The instance's content is
   kept in a regular string object, which is accessible via the "data"
   attribute of "UserString" instances.  The instance's contents are
   initially set to a copy of *seq*.  The *seq* argument can be any
   object which can be converted into a string using the built-in
   "str()" function.

   In addition to supporting the methods and operations of strings,
   "UserString" instances provide the following attribute:

   data

      A real "str" object used to store the contents of the
      "UserString" class.

   Alterado na versão 3.5: New methods "__getnewargs__", "__rmod__",
   "casefold", "format_map", "isprintable", and "maketrans".
