Python 명명된 튜플로 코드 명확성 향상

Python의 컬렉션 모듈에는 "Namedtuple"이라는 기능이 있습니다. "Namedtuple"은 코드를 더욱 표현적으로 만들기 위해 명명된 요소가 있는 튜플입니다. Python의 사전과 마찬가지로 "Namedtuple"을 사용하면 인덱스 대신 튜플의 멤버를 사용하여 요소에 액세스할 수 있습니다.

튜플이라는 Python으로 코드 명확성을 향상하세요.

더 깔끔하고 읽기 쉬운 코드를 위해 메모리 사용을 생성, 분해 및 최적화하는 방법을 알아보세요. 실제 사례와 모범 사례를 살펴보세요.

Python의 컬렉션 모듈에는 "Namedtuple"이라는 기능이 있습니다. "Namedtuple"은 코드를 더욱 표현적으로 만들기 위해 명명된 요소가 있는 튜플입니다. Python의 사전과 마찬가지로 "Namedtuple"을 사용하면 인덱스 대신 튜플의 멤버를 사용하여 요소에 액세스할 수 있습니다.

네임드 튜플 만들기

네임드 튜플을 만들려면 컬렉션 모듈의 "namedtuple" 함수를 사용해야 합니다.

from collections import namedtuple

# Define a employee tuple that has fields id, name and location.
Employee = namedtuple ('Employee', 'id name location')

# Create instances of Employee
employee1 = Employee (id=10, name='John Doe', location='Atlanta')
employee2 = Employee (id=11, name='Mick', location='Dallas')

Namedtuple에서 요소 액세스

"Namedtuple"은 요소 액세스를 위한 이중 메커니즘을 제공합니다. 첫째, 속성 이름을 통해 요소에 액세스할 수 있으며, 두 번째 메커니즘은 전통적인 숫자 인덱싱을 사용합니다.

print(f"{employee1.name} - {employee1.location}") # John Doe - Atlanta
print(f"{employee2.name} - {employee2.location}") # Mick – Dallas

숫자 인덱스를 사용하여 요소에 액세스할 수도 있습니다.

print(f"{employee1[1]} - {employee1[2]}") # John Doe - Atlanta
print(f"{employee2[1]} - {employee2[2]}") # Mick – Dallas

불변성

불변성은 일반 튜플에서 상속된 "Namedtuples"의 기본 속성입니다. 즉, 생성 중에 필드 값이 설정되면 수정할 수 없습니다.

try:
    employee1.name = 'David'
except AttributeError as e:
    print(f"AttributeError: {e}") # AttributeError: can't set attribute

Methods

"Namedtuple"은 데이터를 구조화하는 깔끔하고 읽기 쉬운 방법을 제공할 뿐만 아니라 "Namedtuple"의 기능을 향상시키는 몇 가지 유용한 방법도 제공합니다.

a) _asdict(): _asdict() 메서드는 명명된 튜플을 사전 형식으로 반환하여 "Namedtuples"를 다른 데이터 구조와 호환되는 형식으로 변환하는 편리한 방법을 제공합니다.

employee1._asdict() # {'id': 10, 'name': 'John Doe', 'location': 'Atlanta'}

b) _replace(): _replace() 메서드는 지정된 필드를 새 값으로 대체하여 "Namedtuple"의 새 인스턴스를 만듭니다. 이 접근 방식은 수정을 허용하면서 불변성을 유지하는 데 중요합니다.

employee1_modified = employee1._replace(location='DFW')
employee1_modified # Employee(id=10, name='John Doe', location='DFW')

c) _make(): _make(iterable) 메서드는 반복 가능한 객체에서 "namedtuple"의 새 인스턴스를 생성합니다. 예를 들어, _make() 메서드를 사용하여 목록에서 Namedtuple을 만들 수 있습니다.

employee_list = [21, 'Bob','Gallup']
Employee._make(employee_list) # Employee(id=21, name='Bob', location='Gallup')

Unpacking Namedtuple

압축 풀기 과정을 통해 Python의 "Namedtuples"를 사용하면 간결한 단일 명령문으로 해당 값을 개별 변수에 할당할 수 있습니다.

id, name, location = employee1
print(f"id: {id}, name: {name}, location:{location}")

"Namedtuples"를 다른 데이터 구조로 변환

list() 생성자를 사용하여 명명된 tuples 을 목록으로 변환할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

list(employee1) # [10, 'John Doe', 'Atlanta']

일반 사전으로 변환할 수 있는 OrderedDict를 반환하는 "_asdict()" 메서드를 사용하여 명명된 튜플을 사전으로 변환할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

dict(employee1._asdict()) # {'id': 10, 'name': 'John Doe', 'location': 'Atlanta'}

"Namedtuple" 사용의 장점

가독성: "Namedtuples"는 요소에 의미 있는 이름을 지정하여 코드를 더 읽기 쉽게 만들어 인덱스 기반 액세스가 필요한 번거로움을 제거합니다.

돌연변이: 일반 튜플과 마찬가지로 "Namedtuples"는 변경할 수 없습니다. 일단 생성되면 해당 값을 변경할 수 없습니다.

메모리 효율성: "Namedtuples"는 메모리 효율적이므로 동등한 클래스보다 공간을 덜 차지합니다. Namedtuples를 사용하여 얻은 메모리 효율성은 많은 수의 인스턴스가 포함된 시나리오에서 또는 대규모 데이터 세트로 작업할 때 더 일반적이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

경량 데이터 구조: 맞춤 메서드 없이 간단한 클래스를 만드는 데 적합합니다.

데이터 저장: 특히 완전한 수업이 필요하지 않은 경우 구조화된 데이터를 저장하는 데 편리합니다.

API 및 데이터베이스 레코드: 데이터베이스에서 반환된 레코드 또는 API에서 받은 데이터를 나타내는 데 사용됩니다.

Python의 "Namedtuple"은 구성 설정과 같이 이름이 지정된 필드가 있는 간단한

불변 데이터

구조가 필요한 시나리오에 이상적입니다. 명확성과 사용 편의성을 위해 이름이 지정된 필드로 구성 설정을 나타내려면 "Namedtuple"을 사용하세요.

데이터베이스 레코드: "Namedtuple"은 데이터베이스 레코드를 나타낼 수 있으므로 어떤 필드가 테이블의 어떤 열에 해당하는지 명확하게 알 수 있습니다.

명령줄 구문 분석: "Namedtuple"을 사용하여 구문 분석된 명령줄 매개변수를 저장하고 입력 매개변수에 대한 명확한 구조를 제공합니다.

명명된 상수: "Namedtuple"은 코드에서 명명된 상수를 나타내는 데 사용할 수 있으며 상수 값을 정의하는 명확하고 읽기 쉬운 방법을 제공합니다.

"Namedtuples"는 명확성, 가독성 및 불변성을 제공하여 이러한 시나리오에서 탁월하며 간결하게 구조화된 데이터를 위한 귀중한 도구입니다.

위 내용은 Python 명명된 튜플로 코드 명확성 향상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!