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namedtuple是Python collections模块中的一种数据结构，它创建带有命名字段的元组子类。与普通元组相比，namedtuple使代码更易读、更自文档化，同时保持元组的内存效率和不变性。
为什么使用namedtuple？
代码可读性
通过命名字段访问数据，使代码更易理解和维护，不再依赖索引位置。
内存效率
与普通类相比，namedtuple占用的内存更少，与元组相当，特别适合处理大量数据。
不变性保障
创建后不可修改，避免意外更改，特别适合表示固定数据实体。
兼容性
完全兼容普通元组，可以在任何使用元组的地方使用namedtuple。
创建和使用namedtuple
基本创建方法
首先需要从collections模块导入namedtuple：
from collections import namedtuple
# 创建名为'Person'的namedtuple，包含name, age, job字段
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'job'])
# 实例化Person对象
p1 = Person('Alice', 30, 'Engineer')
p2 = Person(name='Bob', age=25, job='Designer')
# 访问字段
print(p1.name) # 输出: Alice
print(p2.job) # 输出: Designer
print(p1[0]) # 输出: Alice (支持索引访问)字段名规则
字段名必须是有效的Python标识符：
- 不能以数字开头
- 不能包含空格或特殊字符（下划线除外）
- 不能是Python关键字
实际应用示例
示例1：表示几何点
from collections import namedtuple
# 定义Point namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
# 创建点实例
p = Point(x=10, y=20)
# 计算到原点的距离
distance = (p.x**2 + p.y**2)**0.5
print(f"Distance from origin: {distance:.2f}")
# 解包操作
x, y = p
print(f"x: {x}, y: {y}")示例2：处理CSV数据
import csv
from collections import namedtuple
# 定义Employee namedtuple
Employee = namedtuple('Employee', ['id', 'name', 'department', 'salary'])
# 读取CSV文件并转换为namedtuple
employees = []
with open('employees.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
emp = Employee(*row)
employees.append(emp)
# 按部门分组并计算平均薪资
department_salaries = {}
for emp in employees:
department_salaries.setdefault(emp.department, []).append(float(emp.salary))
for dept, salaries in department_salaries.items():
avg = sum(salaries) / len(salaries)
print(f"{dept}: ${avg:.2f}")高级用法和技巧
设置默认值
Python 3.7+支持为namedtuple字段设置默认值：
from collections import namedtuple
# 使用defaults参数设置默认值
Person = namedtuple(
'Person',
['name', 'age', 'job'],
defaults=[30, 'Unemployed'] # 对应最后两个字段
)
p = Person('Charlie') # 只提供name，age和job使用默认值
print(p) # 输出: Person(name='Charlie', age=30, job='Unemployed')类型提示支持
Python 3.6+支持为namedtuple添加类型提示：
from collections import namedtuple
from typing import NamedTuple
# 方式1：使用NamedTuple（推荐）
class Person(NamedTuple):
name: str
age: int
job: str = 'Unemployed' # 带默认值
# 方式2：传统namedtuple添加类型注释
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'job'])
Person.__annotations__ = {'name': str, 'age': int, 'job': str}注意事项
1. 不变性：namedtuple创建后不可修改。如果需要可变版本，可以考虑使用dataclass(Python 3.7+)
2. 字段名冲突：避免使用以下保留名称，它们作为namedtuple的方法存在：_make, _asdict, _replace, _fields, _field_defaults, _source
3. 内存考虑：虽然比普通类更节省内存，但大量实例时考虑使用__slots__的类或第三方库如numpy数组
4. 继承：可以继承namedtuple创建更复杂的数据结构，但需谨慎处理
总结
Python的namedtuple是介于元组和完整类之间的完美平衡点。它提供了：
- ✔️ 类似元组的性能特征
- ✔️ 类似类的可读性和可用性
- ✔️ 自文档化的数据结构
- ✔️ 与现有元组代码的兼容性
在需要创建轻量级、不可变的数据对象时，namedtuple应成为你的首选工具！
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