Python資料結構:一個被低估的Namedtuple(一)
Python教學欄位為大家介紹Python資料結構中的Namedtuple。
本文將討論python中namedtuple
的重點用法。我們將由淺入深的介紹namedtuple
的各概念。您將了解為什麼要使用它們,以及如何使用它們,從而是程式碼更簡潔。在學習本指南之後,你一定會喜歡上使用它。
學習目標
在本教學結束時,您應該能夠:
- #了解為什麼以及何時使用它
- 將常規元組和字典轉換為
Namedtuple
- 將
Namedtuple
轉換為字典或常規元組 - 對
Namedtuple
列表進行排序 - 了解
Namedtuple
和資料類別(DataClass)之間的差異 - #使用可選欄位建立
Namedtuple
- 將
Namedtuple
序列化為JSON - 新增文件字串(docstring)
為什麼要使用namedtuple
?
namedtuple
是一個非常有趣(也被低估了)的資料結構。我們可以輕鬆找到嚴重依賴常規元組和字典來儲存資料的Python程式碼。我並不是說,這樣不好,只是有時候他們常常被濫用,而且聽我慢慢道來。
假設你有一個將字串轉換為顏色的函數。顏色必須在4維空間RGBA中表示。
def convert_string_to_color(desc: str, alpha: float = 0.0): if desc == "green": return 50, 205, 50, alpha elif desc == "blue": return 0, 0, 255, alpha else: return 0, 0, 0, alpha复制代码
然後,我們可以像這樣使用它:
r, g, b, a = convert_string_to_color(desc="blue", alpha=1.0)复制代码
好的,可以。但是我們這裡有幾個問題。第一個是,無法確保回傳值的順序。也就是說,沒有什麼可以阻止其他開發者這樣呼叫
convert_string_to_color: g, b, r, a = convert_string_to_color(desc="blue", alpha=1.0)复制代码
另外,我們可能不知道該函數傳回4個值,可能會這樣呼叫該函數:
r, g, b = convert_string_to_color(desc="blue", alpha=1.0)复制代码
於是,因為回傳值不夠,拋出ValueError
錯誤,呼叫失敗。
確實如此。但是,你可能會問,為什麼不使用字典呢?
Python的字典是一種非常通用的資料結構。它們是一種儲存多個值的簡單方法。但是,字典並非沒有缺點。由於其靈活性,字典很容易被濫用。讓 讓我們來看看使用字典之後的例子。
def convert_string_to_color(desc: str, alpha: float = 0.0): if desc == "green": return {"r": 50, "g": 205, "b": 50, "alpha": alpha} elif desc == "blue": return {"r": 0, "g": 0, "b": 255, "alpha": alpha} else: return {"r": 0, "g": 0, "b": 0, "alpha": alpha}复制代码
好的,我們現在可以像這樣使用它,期望只回傳一個值:
color = convert_string_to_color(desc="blue", alpha=1.0)复制代码
無需記住順序,但它至少有兩個缺點。第一個是我們必須追蹤密鑰的名稱。如果我們將其更改{"r": 0, “g”: 0, “b”: 0, “alpha”: alpha}
為{”red": 0, “green” : 0, “blue”: 0, “a”: alpha}
,則在存取欄位時會得到KeyError
返回,因為鍵r,g,b
和alpha
不再存在。
字典的第二個問題是它們不可散列。這意味著我們無法將它們儲存在set或其他字典中。假設我們要追蹤特定圖像有多少種顏色。如果我們使用collections.Counter
計數,我們將得到TypeError: unhashable type: ‘dict’
。
而且,字典是可變的,因此我們可以根據需要添加任意數量的新鍵。相信我,這是一些很難發現的令人討厭的錯誤點。
好的,很好。那現在怎麼辦?我可以用什麼代替呢?
namedtuple
!對,就是它!
將我們的函數轉換為使用namedtuple
:
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, alpha=alpha) else: return Color(r=50, g=0, b=0, alpha=alpha)复制代码
與dict的情況一樣,我們可以將值指派給單一變數並根據需要使用。無需記住順序。而且,如果你使用的是諸如PyCharm和VSCode之類的IDE ,還可以自動提示補全。
color = convert_string_to_color(desc="blue", alpha=1.0) ... has_alpha = color.alpha > 0.0... is_black = color.r == 0 and color.g == 0 and color.b == 0复制代码
最重要的是namedtuple
是不可變的。如果團隊中的另一位開發人員認為在運行時新增欄位是個好主意,則該程式將報錯。
>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255, alpha=1.0)>>> blue.e = 0--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-8c7f9b29c633> in <module> ----> 1 blue.e = 0AttributeError: 'Color' object has no attribute 'e'复制代码
不僅如此,現在我們可以使用它Counter來追蹤一個集合有多少種顏色。
>>> Counter([blue, blue])>>> Counter({Color(r=0, g=0, b=255, alpha=1.0): 2})复制代码
如何將常規元組或字典轉換為 namedtuple
現在我們了解了為什麼使用namedtuple,現在該學習如何將常規元組和字典轉換為namedtuple了。假設由於某些原因,你有一個包含彩色RGBA值的字典實例。如果要將其轉換為Color namedtuple
,則可以按以下步驟進行:
>>> c = {"r": 50, "g": 205, "b": 50, "alpha": alpha}>>> Color(**c)>>> Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0)复制代码
我們可以利用該**
結構將套件解壓縮dict
為namedtuple
。
如果我想從dict建立一個namedtupe,如何做?
沒問題,下面這樣做就可以了:
>>> c = {"r": 50, "g": 205, "b": 50, "alpha": alpha}>>> Color = namedtuple("Color", c)>>> Color(**c) Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0)复制代码
透過將dict實例傳遞給namedtuple工廠函數,它將為你建立欄位。然後,Color像上邊的例子一樣解壓縮字典c,並建立新實例。
如何将 namedtuple 转换为字典或常规元组
我们刚刚学习了如何将转换namedtuple
为dict
。反过来呢?我们又如何将其转换为字典实例?
实验证明,namedtuple它带有一种称为的方法._asdict()
。因此,转换它就像调用方法一样简单。
>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255, alpha=1.0)>>> blue._asdict() {'r': 0, 'g': 0, 'b': 255, 'alpha': 1.0}复制代码
您可能想知道为什么该方法以_
开头。这是与Python的常规规范不一致的一个地方。通常,_
代表私有方法或属性。但是,namedtuple
为了避免命名冲突将它们添加到了公共方法中。除了_asdict
,还有_replace
,_fields
和_field_defaults
。您可以在这里找到所有这些。
要将namedtupe
转换为常规元组,只需将其传递给tuple构造函数即可。
>>> tuple(Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0.1)) (50, 205, 50, 0.1)复制代码
如何对namedtuples列表进行排序
另一个常见的用例是将多个namedtuple
实例存储在列表中,并根据某些条件对它们进行排序。例如,假设我们有一个颜色列表,我们需要按alpha强度对其进行排序。
幸运的是,Python允许使用非常Python化的方式来执行此操作。我们可以使用operator.attrgetter
运算符。根据文档,attrgetter
“返回从其操作数获取attr的可调用对象”。简单来说就是,我们可以通过该运算符,来获取传递给sorted函数排序的字段。例:
from operator import attrgetter ... colors = [ Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0.1), Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0.5), Color(r=50, g=0, b=0, alpha=0.3) ] ...>>> sorted(colors, key=attrgetter("alpha")) [Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0.1), Color(r=50, g=0, b=0, alpha=0.3), Color(r=50, g=205, b=50, alpha=0.5)]复制代码
现在,颜色列表按alpha强度升序排列!
如何将namedtuples序列化为JSON
有时你可能需要将储存namedtuple
转为JSON。Python的字典可以通过json模块转换为JSON。那么我们可以使用_asdict方法将元组转换为字典,然后接下来就和字典一样了。例如:
>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255, alpha=1.0)>>> import json>>> json.dumps(blue._asdict())'{"r": 0, "g": 0, "b": 255, "alpha": 1.0}'复制代码
如何给namedtuple添加docstring
在Python中,我们可以使用纯字符串来记录方法,类和模块。然后,此字符串可作为名为的特殊属性使用__doc__
。话虽这么说,我们如何向我们的Color namedtuple
添加docstring的?
我们可以通过两种方式做到这一点。第一个(比较麻烦)是使用包装器扩展元组。这样,我们便可以docstring在此包装器中定义。例如,请考虑以下代码片段:
_Color = namedtuple("Color", "r g b alpha") class Color(_Color): """A namedtuple that represents a color. It has 4 fields: r - red g - green b - blue alpha - the alpha channel """ >>> print(Color.__doc__) A namedtuple that represents a color. It has 4 fields: r - red g - green b - blue alpha - the alpha channel >>> help(Color) Help on class Color in module __main__: class Color(Color) | Color(r, g, b, alpha) | | A namedtuple that represents a color. | It has 4 fields: | r - red | g - green | b - blue | alpha - the alpha channel | | Method resolution order: | Color | Color | builtins.tuple | builtins.object | | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables (if defined)复制代码
如上,通过继承_Color
元组,我们为namedtupe添加了一个__doc__
属性。
添加的第二种方法,直接设置__doc__
属性。这种方法不需要扩展元组。
>>> Color.__doc__ = """A namedtuple that represents a color. It has 4 fields: r - red g - green b - blue alpha - the alpha channel """复制代码
注意,这些方法仅适用于Python 3+
。
限于篇幅,先到这下篇继续。
相关免费学习推荐:python教程(视频)
以上是Python資料結構:一個被低估的Namedtuple(一)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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