搜索
首页后端开发Python教程Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

前言

本文继续来介绍Python集合模块,这次主要简明扼要的介绍其内的命名元组,即namedtuple的使用。闲话少叙,我们开始——记得点赞、关注和转发哦~ ^_^

创建命名元组

Python集合中的命名元组类namedTuples为元组中的每个位置赋予意义,并增强代码的可读性和描述性。它们可以在任何使用常规元组的地方使用,且增加了通过名称而不是位置索引方式访问字段的能力。其来自Python内置模块collections。其使用的常规语法方式为:

import collections
XxNamedTuple = collections.namedtuple(typename, field_names):

如果导入的方式不同,比如:import collections as cAlias、from collections import namedtuple、from collections import namedtuple as NamedTuple等,这样我们创建的命名元祖子类的形式可以对应为:

XxNamedTuple = cAlias.namedtuple(……)
XxNamedTuple = namedtuple(……)
XxNamedTuple = NamedTuple(……)

其中:

参数typename:为返回的新元组子类XxNamedTuple指定一个字符串型类名称。新的子类用于创建类似元组的对象,所创建的对象具有可通过属性查找、位置索引以及迭代的方式来访问的相关字段。子类的实例还有一个有用的文档字符串(相当于帮助文档,带有typename和field_names)和一个有用的__repr__()方法,该方法以名称=值的格式列出元组内容。

参数field_names:是通常是一个字符串序列,如[' x ', ' y ']。作为可选方式,field_names也可以是一个字符串,但包含的相应字段名是用空格和/或逗号分隔,例如' x y '或' x, y '。

任何有效的Python标识符都可以用作命名字段名称,但不能以下划线(_)开始。有效的标识符包括字母、数字和下划线,但不要以数字或下划线开始,不能使用关键字,如class、return、global、pass或raise等。

为了理解NamedTuple是如何工作的,我们假设有一个Employee对象,其拥有id、name和age属性。请看代码示例清单:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

运行程序输出结果类似如下:

Employee(, name='Solo Cui ', age='18')
按索引方式访问Employee的名子为 : Solo Cui
Employee(, name='Annie Kent', age='26')
按键(字段名)访问Employee的名子为 : Annie Kent

另外,创建命名元组的函数中其它几个参数用的少,这里仅作简单介绍:

参数rename:如果rename为true,无效的字段名将自动替换为位置名。例如,['abc', 'def', 'ghi', 'abc']被转换为['abc', '_1', 'ghi', '_3'],消除了关键字def和重复的字段名abc。

参数defaults:可以是None或默认值的可迭代对象。由于带有默认值的字段必须出现在任何没有默认值的字段之后,因此默认值应用于最右边的参数,依次向左。例如,如果字段名是['x', 'y', 'z'],默认值是(1,2),那么x将是一个必需的参数,y将默认值为1,z将默认值为2。

参数module:如果定义了module,则命名元组的__module__属性设置为该值。

命名元组实例没有为每个实例单独使用字典,所以它们是轻量级的,不需要比常规元组更多的内存。

命名元组特定方法

除了从元组继承的方法之外,命名元组还支持另外三个方法和两个属性。为了防止与字段名发生冲突,方法和属性名以下划线开头。分别介绍如下:

1)_make(iterable):

类方法,从现有序列或可迭代对象生成新实例。代码示例如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

输出结果类似如下:

Employee(, name='Batman', age='28')

2)_asdict ():

返回一个新的字典,它将字段名映射到对应的值。示例代码如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

输出结果类似如下:

{'id': '333', 'name': 'Batman', 'age': '28'}

3)_replace (**kwargs):

返回一个命名元组的新实例,用新值替换指定字段。代码示例如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

输出结果如下:

Employee(, name='Batman', age='34')

4)_fields:

以字符串元组方式列出字段名的。用于自省和从现有的命名元组创建新的命名元组类型。示例代码如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

输出结果为:

('id', 'name', 'age')

我们可以使用_fields属性从现有的命名元组中创建新的命名元组。示例如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

输出结果类似如下:

Pixel(x=5, y=8, red=128, green=255, blue=0)

结果的实体性赋值

这里所说的实体,类似Java中的数据实体对象——只有简单的属性字段。而命名元组在为csv或sqlite3模块操作而返回的元组结果分配给对应字段名而装配成简单实体时特别有用,自动进行字段的对应赋值。比如在当前Python程序位置有个employees.csv,其包含内容如下:

张三,26,工程师,开发部,中级
李四,32,项目经理,项目部,高级

通过示例,我们来完成Employee实体的命名元组的自动装配,代码示例如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

输出结果类似如下:

张三 工程师 26 开发部 中级
李四 项目经理 32 项目部 高级

再简单地来个数据库操作和装配实体的示例,代码清单如下:

Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点

我这里只是简单的创建了数据库并创建表,然后插入一条数据,再查询并完成命名元组的实体化装配和结果输出。

运行输出结果如下:

王武 经理

本文小结

本文主要介绍了Python自带集合模块中的命名元组(namedtuple)的使用,即可以当做一般的元组使用,由可基于字段名的方式访问元组值,并介绍了命名元组内部扩展的几个方法和和属性的应用示例。最后还介绍了基于命名元组的实体化封装应用。基于代码示例进行介绍,这样便于你动手实践,以便更好地掌握和理解。

以上是Python编程:详解命名元组(namedtuple)的使用要点的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
学习Python:2小时的每日学习是否足够?学习Python:2小时的每日学习是否足够?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Web开发的Python:关键应用程序Web开发的Python:关键应用程序Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python vs.C:探索性能和效率Python vs.C:探索性能和效率Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

python在行动中:现实世界中的例子python在行动中:现实世界中的例子Apr 18, 2025 am 12:18 AM

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python的主要用途:综合概述Python的主要用途:综合概述Apr 18, 2025 am 12:18 AM

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的主要目的:灵活性和易用性Python的主要目的:灵活性和易用性Apr 17, 2025 am 12:14 AM

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python:多功能编程的力量Python:多功能编程的力量Apr 17, 2025 am 12:09 AM

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

每天2小时学习Python:实用指南每天2小时学习Python:实用指南Apr 17, 2025 am 12:05 AM

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
1 个月前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
1 个月前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
威尔R.E.P.O.有交叉游戏吗?
1 个月前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

好用的JavaScript开发工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

Atom编辑器mac版下载

Atom编辑器mac版下载

最流行的的开源编辑器

SecLists

SecLists

SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。