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Utilisation de la fonction nomméetuple dans l'analyse Python

WBOY
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2022-09-01 14:38:111582parcourir

【Recommandation associée : Tutoriel vidéo Python3

Explication du code source :

def namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None):
    """Returns a new subclass of tuple with named fields.
    >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
    >>> Point.__doc__                   # docstring for the new class
    'Point(x, y)'
    >>> p = Point(11, y=22)             # instantiate with positional args or keywords
    >>> p[0] + p[1]                     # indexable like a plain tuple
    33
    >>> x, y = p                        # unpack like a regular tuple
    >>> x, y
    (11, 22)
    >>> p.x + p.y                       # fields also accessible by name
    33
    >>> d = p._asdict()                 # convert to a dictionary
    >>> d['x']
    11
    >>> Point(**d)                      # convert from a dictionary
    Point(x=11, y=22)
    >>> p._replace(x=100)               # _replace() is like str.replace() but targets named fields
    Point(x=100, y=22)
    """

Structure grammaticale :

namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)
  • typename : Représente le nom d'un tuple nouvellement créé.
  • field_names : est le contenu du tuple, qui est un tuple de type liste ['x', 'y']

nommé tuple, de sorte que le tuple soit accessible à l'aide d'une clé comme une liste (et peut également accessible via index).

collections.namedtuple est une fonction d'usine qui peut être utilisée pour construire un tuple avec des noms de champs et une classe nommée

La création d'un tuple nommé nécessite deux paramètres, l'un est le nom de la classe et l'autre est la classe Les noms de chacun. champ.

Les données stockées dans le champ correspondant doivent être transmises au constructeur sous la forme d'une série de paramètres (à noter que le constructeur de tuple n'accepte qu'un seul objet itérable).

Les tuples nommés ont également des propriétés uniques qui leur sont propres. Les plus utiles : les attributs de classe _fields, la méthode de classe _make(iterable) et la méthode d'instance _asdict().

Exemple de code 1 :

from collections import namedtuple
 
# 定义一个命名元祖city,City类,有name/country/population/coordinates四个字段
city = namedtuple('City', 'name country population coordinates')
tokyo = city('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689, 139.69))
print(tokyo)
 
# _fields 类属性,返回一个包含这个类所有字段名称的元组
print(city._fields)
 
# 定义一个命名元祖latLong,LatLong类,有lat/long两个字段
latLong = namedtuple('LatLong', 'lat long')
delhi_data = ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, latLong(28.618, 77.208))
 
# 用 _make() 通过接受一个可迭代对象来生成这个类的一个实例,作用跟City(*delhi_data)相同
delhi = city._make(delhi_data)
 
# _asdict() 把具名元组以 collections.OrderedDict 的形式返回,可以利用它来把元组里的信息友好地呈现出来。
print(delhi._asdict())

Résultat d'exécution :

Exemple de code 2 :

from collections import namedtuple
 
Person = namedtuple('Person', ['age', 'height', 'name'])
data2 = [Person(10, 1.4, 'xiaoming'), Person(12, 1.5, 'xiaohong')]
print(data2)
 
res = data2[0].age
print(res)
 
res2 = data2[1].name
print(res2)

Résultat d'exécution :

Exemple de code 3 :

from collections import namedtuple
card = namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])  # 定义一个命名元祖card,Card类,有rank和suit两个字段
class FrenchDeck(object):
    ranks = [str(n) for n in range(2, 5)] + list('XYZ')
    suits = 'AA BB CC DD'.split()  # 生成一个列表,用空格将字符串分隔成列表
 
    def __init__(self):
        # 生成一个命名元组组成的列表,将suits、ranks两个列表的元素分别作为命名元组rank、suit的值。
        self._cards = [card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]
        print(self._cards)
 
    # 获取列表的长度
    def __len__(self):
        return len(self._cards)
    # 根据索引取值
    def __getitem__(self, item):
        return self._cards[item]
f = FrenchDeck()
print(f.__len__())
print(f.__getitem__(3))

Résultats d'exécution :

Exemple de code 4 :

from collections import namedtuple
 
person = namedtuple('Person', ['first_name', 'last_name'])
 
p1 = person('san', 'zhang')
print(p1)
print('first item is:', (p1.first_name, p1[0]))
print('second item is', (p1.last_name, p1[1]))

Résultats d'exécution :

Exemple de code 5 : [_make crée une instance à partir d'une itération existante]

from collections import namedtuple
course = namedtuple('Course', ['course_name', 'classroom', 'teacher', 'course_data'])
math = course('math', 'ERB001', 'Xiaoming', '09-Feb')
print(math)
print(math.course_name, math.course_data)
course_list = [
    ('computer_science', 'CS001', 'Jack_ma', 'Monday'),
    ('EE', 'EE001', 'Dr.han', 'Friday'),
    ('Pyhsics', 'EE001', 'Prof.Chen', 'None')
]
for k in course_list:
    course_i = course._make(k)
    print(course_i)

Résultat d'exécution :

Exemple de code 6 : [_asdict renvoie un nouveau dict ordonné, mappant les noms de champs aux valeurs correspondantes]

from collections import namedtuple
person = namedtuple('Person', ['first_name', 'last_name'])
zhang_san = ('Zhang', 'San')
p = person._make(zhang_san)
print(p)
# 返回的类型不是dict,而是orderedDict
print(p._asdict())

Résultat d'exécution :

Exemple de code 7 : [_re endroit renvoie une nouvelle instance et remplace le champ spécifié par une nouvelle valeur]

from collections import namedtuple
person = namedtuple('Person', ['first_name', 'last_name'])
zhang_san = ('Zhang', 'San')
p = person._make(zhang_san)
print(p)
p_replace = p._replace(first_name='Wang')
print(p_replace)
print(p)
p_replace2 = p_replace._replace(first_name='Dong')
print(p_replace2)

Résultats d'exécution :

Exemple de code 8 : [_fields renvoie les noms de champs]

from collections import namedtuple
person = namedtuple('Person', ['first_name', 'last_name'])
zhang_san = ('Zhang', 'San')
p = person._make(zhang_san)
print(p)
print(p._fields)

Résultats d'exécution :

Exemple de code 9 : [Utilisez des champs pour combiner deux tuples nommés]

from collections import namedtuple
person = namedtuple('Person', ['first_name', 'last_name'])
print(person._fields)
degree = namedtuple('Degree', 'major degree_class')
print(degree._fields)
person_with_degree = namedtuple('person_with_degree', person._fields + degree._fields)
print(person_with_degree._fields)
zhang_san = person_with_degree('san', 'zhang', 'cs', 'master')
print(zhang_san)

Résultats d'exécution :

Exemple de code 10 : [field_defaults]

from collections import namedtuple
person = namedtuple('Person', ['first_name', 'last_name'], defaults=['san'])
print(person._fields)
print(person._field_defaults)
print(person('zhang'))
print(person('Li', 'si'))

Résultats d'exécution :

Exemple de code 11 : [namedtuple est une classe, la fonction peut donc être modifiée via des sous-classes]

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(4, 5)
print(p)
class Point(namedtuple('Point', ['x', 'y'])):
    __slots__ = ()
 
    @property
    def hypot(self):
        return self.x + self.y
    def hypot2(self):
        return self.x + self.y
    def __str__(self):
        return 'result is %.3f' % (self.x + self.y)
aa = Point(4, 5)
print(aa)
print(aa.hypot)
print(aa.hypot2)

Résultats d'exécution :

Exemple de code 12 : [Remarque Observez la différence entre les deux écritures méthodes]

from collections import namedtuple
 
Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(11, 22)
print(p)
print(p.x, p.y)
 
# namedtuple本质上等于下面写法
class Point2(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
o = Point2(33, 44)
print(o)
print(o.x, o.y)

Résultats d'exécution :

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