Python 中 NamedTuple 的理解

namedtuple（具名元组）和与 tuple 通过坐标位置辨认属性相比，可读性更好。

namedtuple（具名元组）自带属性名称，对比下面两个：

t1 = ('Alice', 12500, 2)t2 = Employee(name='Alice', salary=12500, grade=2)

namedtuple 可以使用在 tuple 的任何地方。

你可以这么理解：namedtuple 之于 tuple 就像 dict 之于 list，为每个元素起了名字，使用名字操作元素，更加方便、好记。

当你打算抽象出一个类，而你设计的这个类只有属性而没有方法，仅仅为了保存数据，而且不做进一步修改。那么你可以考虑使用 namedtuple，将大大减少你的代码量。

下面的几行代码简单展示了 namedtuple 的基本用法：

t 变量指向一个新生成的类，类名叫做 T

>>> t=collections.namedtuple('T',["a","b","c","d"])

实例化出 T 的对象，叫 t1

>>> t1=t(a=1,b=2,c=3,d=4)>>> print(t1)T(a=1, b=2, c=3, d=4)

参数不够就报错

>>> t1=t(a=1, b=2, c=3)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'd'

如何访问实例的成员

>>> t1.a # 点号表示法1>>> t1[1] # 可索引2>>> for item in t1: print(item) # 可遍历...1234>>> A,B,C,D = t1 # 可拆包>>> A1>>>

因为 namedtuple 从 tuple 派生而来，所以继承了 tuple ，乃至 sequence 的特性。

上面例子里的点号表示法，十分方便，因为 dict 类型并不支持这种访问成员的方法。

工厂函数 namedtuple()

之所以叫工厂函数，是因为它不返回具体的实例，而是动态生成一个新的类，可以用这个新类来创建实例。

为什么要使用工厂函数而不是直接提供一个类？因为 namedtuple 要让用户自定义类型的名称，这个名称不能预先定义，所以要先动态生成一个类，再用这个类生成自定义类型的tuple实例。

与之相比，其他数据类型都从同一个类，实例化而来：

>>> d = dict(a=1, b=2)>>> d{'a': 1, 'b': 2}

namedtuple() 的参数列表

namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None )

下面逐个解释参数（单独星号 * 的含义，见 这篇文章）。

类名 typename

必选参数。定义了生产出的类的名称，也就是新生成 tuple 的 type，所以叫 typename. 看下面的例子：

>>> import collections>>> new_class = collections.namedtuple('aa',['a'])>>> new_class.__class__<class 'type'> # 从type派生出来的>>> new_class.__name__ # 类的名称'aa'

这里创建了 aa 这个新类，但是这个新类被 new_class 变量所引用。就像

x=2

在使用 x 这个变量时，就在指代 2 这个字面量。当我使用 new_class 变量时，实际上在指代 aa 这个新类。下面我们用这个新类来创建对象。

>>> aa_object = new_class(a=1)>>> aa_object.__class__<class '__main__.aa'> # 从 aa 实例化>>> type(aa_object)<class '__main__.aa'> # aa 类型>>> isinstance(aa_object,new_class)True>>>

很多关于 namedtuple 的教程里，喜欢把工厂函数 namedtuple()返回的类赋给同名的变量，比如

Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

Employee = collections.namedtuple('Employee', ['name', 'city', 'salary'])

这样会引起误解，会以为对变量名又什么要求。其实并没有， 只是指向新类的一个变量而已。比如下面的例子中，更换了变量名称。

>>> new_2_class = new_class>>> new_2_class(a=1).__class__<class '__main__.aa'>>>>

我们用新的变量指代，仍然指向同一个类。对于 Python 变量的赋值，可以参考 这篇文章

字段列表 field_names

定义 tuple 的字段名称，字段列表有序列和字符串两种形式：

字符串的序列

sequence of string 即可，比如

namedtuple('T',["a","b","c","d"])namedtuple('T',("a","b","c","d"))

空格或逗号分隔

为了方便，还可以将所有字段名称放在同一个长的字符串里，用空格或者逗号分隔。比如：

namedtuple('T',"a b c d"])namedtuple('T',"a,b,c,d")

非法的字段名称

python 的预留关键字不能用作字段名称：

>>> collections.namedtuple('T',"for,b,c,d")Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "xx.py", line 393, in namedtuple raise ValueError('Type names and field names cannot be a 'ValueError: Type names and field names cannot be a keyword: 'for'

字段名称不能以下划线开头 (_)，因为下划线有其他预留的用途。

rename

非必选参数，布尔值。True 表示允许自动重命名，(上节)[#invalid] 中非法字段名会被自动改成下划线开头的字段名（原因在 这一节 中有解释）。还是用 (上节)[#invalid] 的例子：

>>> collections.namedtuple('T',"for,b,c,d",rename=True)._fields('_0', 'b', 'c', 'd') # for 被自动更名为 _0

defaults

注意末尾有个"s"，非必选参数，各字段的默认值。接受的取值是可迭代对象(iterable)。比如

>>> t=collections.namedtuple('T',"a,b,c,d") # 没有定义默认值>>> t() #报错Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: <lambda>() missing 4 required positional arguments: 'a', 'b', 'c', and 'd'>>> t=collections.namedtuple('T',"a,b,c,d",defaults=[1,2,3,4]) # 定义了默认值>>> t() #自动赋值T(a=1, b=2, c=3, d=4)>>>

如果 defaults 提供了 dict 类型，那么默认值取自 key ：

>>> t=collections.namedtuple('T',"a b c d",defaults={"a":4,"b":3,"c":2,"d":1})>>> t()T(a='a', b='b', c='c', d='d')>>>

如果 defaults 提供了 str 类型，是每个字母分别赋值：

>>> t=collections.namedtuple('T',"a b c d",defaults="1234")>>> t()T(a='1', b='2', c='3', d='4')

对不上的情况

如果 defaults 提供的数量和前面 fields 的数量对不上，那么一定有些字段是需要在实例化的时候靠位置定义的，比如说：

>>> t=collections.namedtuple('T',"a b c d",defaults="34")

default 提供的数值少两个，那么实例化的时候，必然有两个参数需要用位置来赋值、

又因为位置参数必须先于关键字参数，所以 defaults 值是从右往左一一赋值。

>>> t=collections.namedtuple('T',"a b c d",defaults="34")>>> t(1,2)T(a=1, b=2, c='3', d='4')>>>

namedtuple 是派生自 tuple 的子类，除了继承了 tuple 的所有特性外，还自带了一些特有的方法方便使用。

为了避免和用户自定义的属性冲突，自带的方法名都以下划线开头，这也是为什么 fields 字段不能使用下划线开头的字段名的原因。

_make()

输入一个可迭代对象，可以实例化一个对象。我觉得没什么用，直接用类名实例化即可。如果数据保存在序列里，那么用星号 unpack 即可。

>>> t=collections.namedtuple('T',"a b c d")>>> t(*[1,2,3,4])T(a=1, b=2, c=3, d=4)>>>

_asdict()

输出一个 dict 形式：

>>> t1T(a=1, b=2, c=3, d=4)>>> t1._asdict(){'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}>>>