python教程命名元組示例分析

實際上 collections.namedtuple() 是一個工廠方法,它返回的是python中標準元組類型的子類。我們提供給它一個類型名稱以及相應的字段,它就返回一個可實例化的類為你已經定義好的字段傳入值等。

from collections import namedtuple
Subscriber = namedtuble('Subscriber', ['addr', 'joined'])
sub = Subscriber('[email protected]', '2012-10-19')
print(sub)
# Subscriber(addr='[email protected]', joined='2012-10-19') 
print(sub.addr)
# '[email protected]'
print(sub.joined)
# '2012-10-19'

盡管namedtuple的實例看起來像一個普通的類實例,但它的實例與普通的元組是可互換的,而且支持所有普通元組所支持的操作。例如:索引和分解

print(len(sub))
# 2
addr, joined = sub
print(addr)
# '[email protected]' 
print(joined)
# '2012-10-19'

命名元組的主要作用在於將代碼同它所控制的元素位置間解耦。所以,如果從數據庫調用中得到一個大型的元組列表,而且通過元素的位置來訪問數據,那麼假如在表單中新增瞭一列數據,那麼代碼就會崩潰。但如果首先將返回的元組轉型為命名元組,就不會出現問題。

from collections import namedtuple
 
Stock = namedtuple('Stock', ['name', 'shares', 'price'])
def compute_cost(records):
    total = 0.0
    for rec in records:
        s = Stock(*rec)
        total += s.shares * s.price
        # 若此處為 total += s[1] * s.[2] 則數據一變,代碼也不對
    return total

註意:namedtuple 是不可變的 (immutable)

s = Stock('ACEM', 100, 123.45)
print(s)
# Stock(name='ACME', share=100, price=123.45)
s.share = 75
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# AttributeError: can't set attribute

如果需要修改任何屬性,可以通過使用 namedtuple 實例的 _replace() 方法來實現,該方法創建瞭一個全新的命名元組,並對相應的值做替換。

s = s._replace(share=75)
print(s)
# Stock(name='ACME', share=75, price=123.45)

_replace() 方法有一個微妙的用途,那就是它可以作為一種簡便的方法填充具有可選或缺失字段的命名元組。要做到這點,首先創建一個包含默認值的“原型”元組,然後使用 _replace() 方法創建一個新的實例,把相應的值替換掉

from collection import namedtuple
Stock = namedtuple('Stock', ['name', 'share', 'price', 'data', 'time'])
# Create a prototype instance
stock_prototype = Stock('', 0, 0.0, None, NOne) 
# Function to convert a dictionary to a Stock
def dict_to_stock(s):
    return stock_prototype.replace(**s)

讓我們來演示一下上面的代碼是如何工作的:

>>> a = {'name': 'ACME', 'shares': 100, 'price': 123.45}
>>> dict_to_stock(a)
Stock(name='ACME', shares=100, price=123.45, date=None, time=None)
>>> b = {'name': 'ACME', 'shares': 100, 'price': 123.45, 'date': '12/17/2012'}
>>> dict_to_stock(b)
Stock(name='ACME', shares=100, price=123.45, date='12/17/2012', time=None)

如果我們的目標是定義一個高效的數據結構,而且將來會修改各種實例屬性,那麼使用 namedtuple 並不是最佳選擇

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