Какие есть альтернативы dict для структур данных в Python?

Что проверяют

Знаете ли вы стандартную библиотеку дальше базовых типов и умеете ли выбрать структуру под задачу: подсчёт, группировку, неизменяемость, строгую схему. Следом часто спрашивают, зачем нужен OrderedDict, если обычный dict и так хранит порядок.

Как отвечать

Сгруппируйте альтернативы по назначению. Словари с особым поведением из collections:

• defaultdict: создаёт значение по фабрике при обращении к отсутствующему ключу, удобно для группировки через defaultdict(list);
• Counter: подсчёт элементов, most_common(), сложение и вычитание счётчиков;
• OrderedDict: порядок вставки гарантирован и у обычного dict с Python 3.7, но у OrderedDict есть move_to_end(), popitem(last=False) и сравнение с учётом порядка. На нём легко написать LRU;
• ChainMap: несколько словарей как один с поиском по цепочке, подходит для слоёв конфигурации;
• types.MappingProxyType: представление словаря только для чтения.

Записи с фиксированными полями вместо словаря со строковыми ключами:

• dataclass: типизированные поля, frozen=True для неизменяемости, slots=True с Python 3.10 для экономии памяти;
• NamedTuple: неизменяемый и лёгкий, распаковывается как кортеж;
• TypedDict: в рантайме остаётся обычным dict, но даёт подсказки для mypy и IDE;
• модели Pydantic: валидация и приведение типов на входе, стандарт для FastAPI.

Отдельно упомяните shelve, если данные должны пережить перезапуск, и frozenset или кортеж, если нужен хэшируемый ключ.

Где спотыкаются

Говорят, что OrderedDict нужен ради порядка элементов. Для этого он давно не нужен, называть надо его дополнительные методы.

Путают TypedDict с проверкой в рантайме. Интерпретатор не проверяет ни ключи, ни типы, это только статический анализ.

Тащат через весь код словарь с десятком строковых ключей вместо dataclass. Опечатка в ключе всплывает как KeyError на проде, а не как подсветка в редакторе.