Абстрактные классы для коллекций

Пусть мы сделали какой-то класс для хранения набора данных. Например, настроек вида ключ -> значение:

class Settings:

    def __init__(self):
        self._data = {}

    def add_property(self, key, value):
        assert isinstance(key, str), key
        self._data[key] = value

    def get_property(self, key):
        assert isinstance(key, str), key
        return self._data[key]

И тут нам в голову приходит удачная идея, что было бы здорово вместо вызова settings.get_property('key') использовать квадратные скобки как для dict: settings['key']:

def __getitem__(self, key):
    return self.get_property(key)

Что не так?
То, что наш класс стал отчасти походить на readonly dict (он же mapping) -- но он не реализует весь предполагаемый контракт.
Так, я привык, что если класс похож на readonly dict, то он позволяет узнать количество элементов в нём. Добавляем __len__:

def __len__(self):
    return len(self._data)

Всё ещё не хорошо. Для mapping обычно можно итерироваться по ключам. Добавление __iter__ решает проблему:

def __iter__(self):
    return iter(self._data)

Всё? Нет! Хочется ещё проверять на наличие ключа: key in settings -- dict ведь это позволяет!
Можем добавить метод __contains__ -- а можем вспомнить, что есть класс collections.abc.Mapping.
Это абстрактный базовый класс, задающий контракт для неизменяемого словаря.
Описание того, что таке абстрактный базовый класс -- здесь
Просто наследуемся от Mapping:

from collections.abc import Mapping

class Settings(Mapping):

    # ...

В качестве бесплатного бонуса получам поддержку .get(), .keys(), .items(), .values(), __eq__ и __ne__.
Реализация этих методов не оптимальная с точки зрения производительности, но она уже есть из коробки. К тому же всегда можно добавть свой вариант, который будет работать быстрее стандартного (если мы знаем как это сделать).
Если мы забудем реализовать какой-то критически важный метод -- при создании экземпляра класса получим исключение:

>>> settings = Settings()
TypeError: Can't instantiate abstract class Settings with abstract methods __iter__

В стандартной библиотеке есть большой набор абстрактных базовых классов:

• ByteString
• Callable
• Container
• Hashable
• ItemsView
• Iterable
• Iterator
• KeysView
• Mapping
• MappingView
• MutableMapping
• MutableSequence
• MutableSet
• Sequence
• Set
• Sized
• ValuesView

Очень рекомендую изучить набор методов, реализуемых этими классами -- помогает понять систему типов собственно Питона.
При необходимаости можно (и нужно) написать свои.
А в заключение забавный пример.
В библиотеке sqlalchemy есть класс RowProxy для строки-кортежа, получаемой в результате SQL запроса.
Класс выглядит как mapping: имеет длину, .keys(), .items(), .__contains__() и все прочие нужные методы. Позволяет получать значение как по позиционному номеру так и по названию колонки в базе данных.
При этом он реализует контракт Sequence (как у tuple).
Т.е. iter(row) возвращает данные, а не названия колонок. И это немного сбивает с толку: выглядит как утка, а крякает как поросёнок.
В оправдание sqlalchemy могу сказать, что RowProxy появился в самой первой версии алхимии, еще до того как в Питон добавили collections.abc. А потом что-то менять стало поздно.
Но сейчас при разработке собственных библиотек стоит придерживаться устоявшихся стандартов и активно применять абстрактные базовые классы для коллекций.