当集合中的每个元素都具有相同的结构和语义时,NamedTuple则更加合适,因为它提供了类型安全和更清晰的访问方式。 •性能考量:虽然直接比较性能可能因具体应用场景而异,NamedTuple通常比同等大小的dict占用更少的内存,因为它们不需要存储键的哈希表。此外 ,访问 NamedTuple 的属性通常比访问 dict 的键更快。 通过这些实战...
Python支持一种名为“namedtuple()”的容器字典，它存在于模块“collections”中。像字典一样，它们包含散列为特定值的键。但恰恰相反，它支持从键值和迭代访问，这是字典所缺乏的功能。示例：from collections import namedtuple # Declaring namedtuple()Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'DOB'])...
namedtuple是一种轻量级的数据结构,与自定义类相比,它占用的内存更少。这对于处理大量数据时非常有用。 不可变性 namedtuple的不可变性可以确保数据的完整性和一致性。一旦创建了一个namedtuple的实例,就不能修改其字段的值,这可以防止意外的数据修改。 兼容性 namedtuple与普通元组和字典兼容,可以在需要元组或字典的地...
namedtuple是collections模块中的一个工厂函数,使用此函数可以创建一个可读性更强的元组。 调用该函数后,它会返回一个tuple类型的子类(python的基本数据类型都是类),这个子类的中文名称为具名元组。 在使用普通的元组时,我们只能通过索引下标去访问对应元素,而namedtuple,我们既可以使用索引下标去访问,也可以通过名字去访...
今天在学习的时候了解到了namedtuple这么一种新的数据存储格式。 2.namedtuple介绍 namedtuple()是产生具有命名字段的元组的工厂函数,namedtuple比普通tuple具有更好的可读性,可以使代码更易于维护。同时与字典相比,又更加的轻量和高效。 namedtuple还有一个非常好的一点是,它与tuple是完全兼容的。也就是说,我们依然可以...
如何使用Python中的namedtuple collections.namedtuple 是 collections 模块提供的一个工厂函数，用于创建具有字段名的元组子类。它可以帮助我们更好地管理和操作元组数据，使代码更具可读性和可维护性。collections.namedtuple 的函数定义如下：collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, ...
让我们看看namedtuple()上的各种操作。 1. 访问操作 按索引访问:namedtuple()的属性值是有序的,可以使用索引号访问,不像字典不能通过索引访问。 按key访问:在字典中也允许通过key进行访问。 使用getattr():这是另一种通过提供namedtuple和key value作为其参数来访问值的方法。
Python元组的升级版本 -- namedtuple(具名元组) 因为元组的局限性:不能为元组内部的数据进行命名,所以往往我们并不知道一个元组所要表达的意义,所以在这里引入了collections.namedtuple这个工厂函数,来构造一个带字段名的元组。具名元组的实例和普通元组消耗的内存一样多,因为字段名都被存在对应的类里面。这个类跟普通的...
from collections import namedtuple ... Color = namedtuple("Color", "r g b alpha") ... def convert_string_to_color(desc: str, alpha: float = 0.0): if desc == "green": return Color(r=50, g=205, b=50, alpha=alpha) elif desc == "blue": return Color(r=50, g=0, b=255, ...
Python的namedtuple使用详解 namedtuple又名具名元组,因为普通元组的局限性,不能为元组的数据进行命名,所以我们并不知道一个元组所要表达的意义,所以在这里引入了collections.namedtuple这个工厂函数,来构造一个带字段名的元组。具名元组的实例和普通元组消耗的内存一样多,因为字段名都被存在对应的类里面。