你不能低估的Python数据结构Namedtuple(二)
上篇你不能低估的Python数据结构Namedtuple(一)讲了namedtuple的一些基本用法，本篇继续。
namedtuples和数据类(Data Class)之间有什么区别？
功能
在Python 3.7之前，可使用以下任一方法创建一个简单的数据容器：
namedtuple
常规类
第三方库，attrs
如果您想使用常规类，那意味着您将必须实现几个方法。例如，常规类将需要一种__init__方法来在类实例化期间设置属性。如果您希望该类是可哈希的，则意味着自己实现一个__hash__方法。为了比较不同的对象，还需要__eq__实现一个方法。最后，为了简化调试，您需要一种__repr__方法。
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让我们使用常规类来实现下我们的颜色用例。
class Color:
"""A regular class that represents a color."""
def __init__(self, r, g, b, alpha=0.0):
self.r = r
self.g = g
self.b = b
self.alpha = alpha
def __hash__(self):
return hash((self.r, self.g, self.b, self.alpha))
def __repr__(self):
return "{0}({1}, {2}, {3}, {4})".format(
self.__class__.__name__, self.r, self.g, self.b, self.alpha
)
def __eq__(self, other):
if not isinstance(other, Color):
return False
return (
self.r == other.r
and self.g == other.g
and self.b == other.b
and self.alpha == other.alpha
)
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如上，你需要实现好多方法。您只需要一个容器来为您保存数据，而不必担心分散注意力的细节。同样，人们偏爱实现类的一个关键区别是常规类是可变的。
实际上，引入数据类（Data Class）的PEP将它们称为“具有默认值的可变namedtuple”(译者注：Data Class python 3.7引入，参考：docs.python.org/zh-cn/3/lib…
现在，让我们看看如何用数据类来实现。
from dataclasses import dataclass
...
@dataclass
class Color:
"""A regular class that represents a color."""
r: float
g: float
b: float
alpha: float
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哇！就是这么简单。由于没有__init__，您只需在docstring后面定义属性即可。此外，必须使用类型提示对其进行注释。
除了可变之外，数据类还可以开箱即用提供可选字段。假设我们的Color类不需要alpha字段。然后我们可以设置为可选。
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
...
@dataclass
class Color:
"""A regular class that represents a color."""
r: float
g: float
b: float
alpha: Optional[float]
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我们可以像这样实例化它：
>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)
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由于它们是可变的，因此我们可以更改所需的任何字段。我们可以像这样实例化它：
>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)
>>> blue.r = 1
>>> # 可以设置更多的属性字段
>>> blue.e = 10
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相较之下，namedtuple默认情况下没有可选字段。要添加它们，我们需要一点技巧和一些元编程。
提示：要添加__hash__方法，您需要通过将设置unsafe_hash为使其不可变True：
@dataclass(unsafe_hash=True)
class Color:
...
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另一个区别是，拆箱(unpacking)是namedtuples的自带的功能(first-class citizen)。如果希望数据类具有相同的行为，则必须实现自己。
from dataclasses import dataclass, astuple
...
@dataclass
class Color:
"""A regular class that represents a color."""
r: float
g: float
b: float
alpha: float
def __iter__(self):
yield from dataclasses.astuple(self)
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性能比较
仅比较功能是不够的，namedtuple和数据类在性能上也有所不同。数据类基于纯Python实现dict。这使得它们在访问字段时更快。另一方面，namedtuples只是常规的扩展tuple。这意味着它们的实现基于更快的C代码并具有较小的内存占用量。
为了证明这一点，请考虑在Python 3.8.5上进行此实验。
In [6]: import sys
In [7]: ColorTuple = namedtuple("Color", "r g b alpha")
In [8]: @dataclass
...: class ColorClass:
...: """A regular class that represents a color."""
...: r: float
...: g: float
...: b: float
...: alpha: float
...:
In [9]: color_tup = ColorTuple(r=50, g=205, b=50, alpha=1.0)
In [10]: color_cls = ColorClass(r=50, g=205, b=50, alpha=1.0)
In [11]: %timeit color_tup.r
36.8 ns ± 0.109 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
In [12]: %timeit color_cls.r
38.4 ns ± 0.112 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
In [15]: sys.getsizeof(color_tup)
Out[15]: 72
In [16]: sys.getsizeof(color_cls) + sys.getsizeof(vars(color_cls))
Out[16]: 152
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如上，数据类在中访问字段的速度稍快一些，但是它们比nametuple占用更多的内存空间。
如何将类型提示添加到 namedtuple
数据类默认使用类型提示。我们也可以将它们放在namedtuples上。通过导入Namedtuple注释类型并从中继承，我们可以对Color元组进行注释。
from typing import NamedTuple
...
class Color(NamedTuple):
"""A namedtuple that represents a color."""
r: float
g: float
b: float
alpha: float
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另一个可能未引起注意的细节是，这种方式还允许我们使用docstring。如果输入，help(Color)我们将能够看到它们。
Help on class Color in module __main__:
class Color(builtins.tuple)
| Color(r: float, g: float, b: float, alpha: Union[float, NoneType])
|
| A namedtuple that represents a color.
|
| Method resolution order:
| Color
| builtins.tuple
| builtins.object
|
| Methods defined here:
|
| __getnewargs__(self)
| Return self as a plain tuple. Used by copy and pickle.
|
| __repr__(self)
| Return a nicely formatted representation string
|
| _asdict(self)
| Return a new dict which maps field names to their values.
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如何将可选的默认值添加到 namedtuple
在上一节中，我们了解了数据类可以具有可选值。另外，我提到要模仿上的相同行为，namedtuple需要进行一些技巧修改操作。事实证明，我们可以使用继承，如下例所示。
from collections import namedtuple
class Color(namedtuple("Color", "r g b alpha")):
__slots__ = ()
def __new__(cls, r, g, b, alpha=None):
return super().__new__(cls, r, g, b, alpha)
>>> c = Color(r=0, g=0, b=0)
>>> c
Color(r=0, g=0, b=0, alpha=None)
复制代码
结论
元组是一个非常强大的数据结构。它们使我们的代码更清洁，更可靠。尽管与新的数据类竞争激烈，但他们仍有大量的场景可用。在本教程中，我们学习了使用namedtuples的几种方法，希望您可以使用它们。
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