简单讲解Python编程中namedtuple类的用法
Python的Collections模块提供了不少好用的数据容器类型，其中一个精品当属namedtuple。
namedtuple能够用来创建类似于元祖的数据类型，除了能够用索引来访问数据，能够迭代，更能够方便的通过属性名来访问数据。
在python中，传统的tuple类似于数组，只能通过下标来访问各个元素，我们还需要注释每个下标代表什么数据。通过使用namedtuple，每个元素有了自己的名字，类似于C语言中的struct，这样数据的意义就可以一目了然了。当然，声明namedtuple是非常简单方便的。
代码示例如下：
from collections import namedtuple
Friend=namedtuple("Friend",['name','age','email'])
f1=Friend('xiaowang',33,'xiaowang@163.com')
print(f1)
print(f1.age)
print(f1.email)
f2=Friend(name='xiaozhang',email='xiaozhang@sina.com',age=30)
print(f2)
name,age,email=f2
print(name,age,email)
类似于tuple，它的属性也是不可变的：
>>> big_yellow.age += 1 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: can't set attribute
能够方便的转换成OrderedDict:
>>> big_yellow._asdict()
OrderedDict([('name', 'big_yellow'), ('age', 3), ('type', 'dog')])
方法返回多个值得时候，其实更好的是返回namedtuple的结果,这样程序的逻辑会更加的清晰和好维护：
>>> from collections import namedtuple
>>> def get_name():
... name = namedtuple("name", ["first", "middle", "last"])
... return name("John", "You know nothing", "Snow")
...
>>> name = get_name()
>>> print name.first, name.middle, name.last
John You know nothing Snow
相比tuple，dictionary，namedtuple略微有点综合体的意味：直观、使用方便，墙裂建议大家在合适的时候多用用namedtuple。
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PHP et Python: différents paradigmes expliqués
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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.
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PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.
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