5.3.5 namedtuple() 创建命名字段的元组结构

在命名元组里。给每一个元组的位置加入一个名称，而且能够通过名称来訪问。大大地提高可读性，以便写出清晰代码，提高代码的维护性。事实上它就像C++里的结构体。

collections.namedtuple(typename, field_names, verbose=False, rename=False)

返回一个新类型名称typenname的元组。參数field_names是一个字串表示的元素名称，每一个字段之间能够通过空格、逗号方式来分隔，比方’x y’，’x, y’。

另外也能够採用列表的方式，比方[‘x’, ‘y’]。在字段名称命名上须要注意的是每一个字段要是有效的python标识符规则，同一时候不能是pythonkeyword。另外不要下面划线或数字开头。

假设參数rename为True就会自己主动地把不合法名称转换为对应合法的名称，比方：['abc', 'def', 'ghi', 'abc']转换为['abc', '_1', 'ghi', '_3']，在这里把def转换_1，同一时候把反复的abc转换_3。

假设參数verbose为True就会自己主动打印_source属性。

样例：

#python 3.4

import collections

Point = collections.namedtuple('Point', 'x, y, z')

p1 = Point(30, 40, 50)

print(p1)

print(p1[0] + p1[1] + p1[2])

x, y, z = p1

print(x, y, z)

print(p1.x, p1.y, p1.z)

结果输出例如以下：

Point(x=30, y=40, z=50)

120

30 40 50

30 40 50

classmethod somenamedtuple._make(iterable)

从已经存在迭代对象或者序列生成一个新的命名元组。

样例：

#python 3.4

import collections

Point = collections.namedtuple('Point', 'x, y, z')

t = [10, 20, 30]

p1 = Point._make(t)

print(p1)

结果输出例如以下：

Point(x=10, y=20, z=30)

somenamedtuple._asdict()

把命名元组生成一个新的OrderedDict对象返回，能够使用内置函数vars()实现对应的功能。

样例：

#python 3.4

import collections

Point = collections.namedtuple('Point', 'x, y, z')

t = [10, 20, 30]

p1 = Point._make(t)

print(p1._asdict())

print(vars(p1))

结果输出例如以下：

OrderedDict([('x', 10), ('y', 20), ('z', 30)])

OrderedDict([('x', 10), ('y', 20), ('z', 30)])

somenamedtuple._replace(kwargs)

对指定的字段的值进行替换。并返回新的命名元组。

样例：

#python 3.4

import collections

Point = collections.namedtuple('Point', 'x, y, z')

t = [10, 20, 30]

p1 = Point._make(t)

print(p1._replace(x=100))

print(vars(p1))

结果输出例如以下：

Point(x=100, y=20, z=30)

OrderedDict([('x', 10), ('y', 20), ('z', 30)])

somenamedtuple._source

返回创建命名元组相关的python代码字符串。能够把它打印出来，或者使用exec()函数运行。或者输出到文件中，再给别的代码导入。

样例：

#python 3.4

import collections

Point = collections.namedtuple('Point', 'x, y, z')

t = [10, 20, 30]

p1 = Point._make(t)

print(p1._source)

输出结果例如以下：

from builtins import property as _property, tuple as _tuple

from operator import itemgetter as _itemgetter

from collections import OrderedDict

class Point(tuple):

'Point(x, y, z)'

__slots__ = ()

_fields = ('x', 'y', 'z')

def __new__(_cls, x, y, z):

'Create new instance of Point(x, y, z)'

return _tuple.__new__(_cls, (x, y, z))

@classmethod

def _make(cls, iterable, new=tuple.__new__, len=len):

'Make a new Point object from a sequence or iterable'

result = new(cls, iterable)

if len(result) != 3:

raise TypeError('Expected 3 arguments, got %d' % len(result))

return result

def _replace(_self, **kwds):

'Return a new Point object replacing specified fields with new values'

result = _self._make(map(kwds.pop, ('x', 'y', 'z'), _self))

if kwds:

raise ValueError('Got unexpected field names: %r' % list(kwds))

return result

def __repr__(self):

'Return a nicely formatted representation string'

return self.__class__.__name__ + '(x=%r, y=%r, z=%r)' % self

@property

def __dict__(self):

'A new OrderedDict mapping field names to their values'

return OrderedDict(zip(self._fields, self))

def _asdict(self):

'Return a new OrderedDict which maps field names to their values.'

return self.__dict__

def __getnewargs__(self):

'Return self as a plain tuple.  Used by copy and pickle.'

return tuple(self)

def __getstate__(self):

'Exclude the OrderedDict from pickling'

return None

x = _property(_itemgetter(0), doc='Alias for field number 0')

y = _property(_itemgetter(1), doc='Alias for field number 1')

z = _property(_itemgetter(2), doc='Alias for field number 2')

somenamedtuple._fields

返回命名元组的字段列表。

能够用于从已经创建命名元组组合产生新的元组。

样例：

#python 3.4

import collections

Point = collections.namedtuple('Point', 'x, y, z')

print(Point._fields)

Point4 = collections.namedtuple('Point4', Point._fields + ('w',))

print(Point4, Point4._fields)

结果输出例如以下：

('x', 'y', 'z')

<class '__main__.Point4'> ('x', 'y', 'z', 'w')

使用命名元组从csv文件或者SQLite生成结构体信息保存：

EmployeeRecord = 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)

从这个样例里。能够看到从csv文件读取之后。就能够函数map的运算。生成一个EmployeeRecord结构体记录了，这样能够把行记录转换对应的结构化的信息。就方便查找，排序等操作。

使用命名元组作为基类继承：

#python 3.4

import collections

class Point(collections.namedtuple('Point', 'x y')):

__slots__ = ()

@property

def hypot(self):

return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5

def __str__(self):

return 'Point: x=%6.3f  y=%6.3f  hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot)

for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7):

print(p)

结果输出例如以下：

Point: x= 3.000  y= 4.000  hypot= 5.000

Point: x=14.000  y= 0.714  hypot=14.018

蔡军生 QQ:9073204 深圳