Namedtuple 介绍

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python
本文介绍了python的namedtuple数据类型。

tuple的不足

Python的tuple类型可通过下标访问，但存在两个不足：

  1. 可通过下标访问，但是不能通过有意义的名字访问
  2. tuple为特设（ad-hoc）类型，没有约束条件，特别是在对tuple做比较操作时，没有关于长度、每个值在哪个位置约束

namedtuple的特点

namedtuple在保留tuple特性的同时，可弥补以上两个不足。

namedtuple的特点：

  1. 不可修改：和tuple一样，值一旦写入就不可修改
  2. 每个值都可以通过可读性好的标识符（需要自己定义）去访问，可以不用记忆每个下标是干嘛的，增强代码的可读性。

namedtuple示例

这个例子展示了如何定义namedtuple，以及如何访问namedtuple里的元素

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from collections import namedtuple

Car = namedtuple('Car', 'color, miles')

car1 = Car('red', 34)
car2 = Car('yellow', 27)

print(car1.color, car1.miles)  # ('red', 34)
print(car2.color, car2.miles)  # ('yellow', 27)

下面这个例子展示了namedtuple和tuple的相似性

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from collections import namedtuple

Car = namedtuple('Car', 'color, miles')

car = Car('red', 34)

# 赋值
color, miles = car
print(color, miles)  # ('red', 34)

# 通过下标访问
print(car[0], car[1])  # ('red', 34)

# 转化为tuple
print(tuple(car))  #  ('red', 34)

从如上例子可以看出，namedtuple在日常使用中，和tuple最大的变化就是可以如何dict一样，通过有意义的标识符进行访问，其他的操作仍然和tuple保持一致。

namedtuple的妙用

namedtuple利用_make方法，在从文件中读取内容，和从数据库中读取内容时，可以巧妙的和列名结合起来。

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mployeeRecord = 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

参考资料

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