标签: namedtuple

我想在内部使用namedtuples,但我希望保持与给我一个普通元组的用户的兼容性.

from collections import namedtuple

tuplePi=(1,3.14,"pi") #Normal tuple 

Record=namedtuple("MyNamedTuple", ["ID", "Value", "Name"])

namedE=Record(2, 2.79, "e") #Named tuple

namedPi=Record(tuplePi) #Error
TypeError: __new__() missing 2 required positional arguments: 'Value' and 'Name'

tuplePi.__class__=Record
TypeError: __class__ assignment: only for heap types

我试图pprint从pprint,但其产量只有一条线路,也没有多输出和无压痕.

我有一个命名元组,我赋值如下:

class test(object):
            self.CFTs = collections.namedtuple('CFTs', 'c4annual c4perren c3perren ntfixing')

            self.CFTs.c4annual = numpy.zeros(shape=(self.yshape, self.xshape))
            self.CFTs.c4perren = numpy.zeros(shape=(self.yshape, self.xshape))
            self.CFTs.c3perren = numpy.zeros(shape=(self.yshape, self.xshape))
            self.CFTs.ntfixing = numpy.zeros(shape=(self.yshape, self.xshape))

有没有办法循环命名元组的元素？我试过这样做,但不起作用:

for fld in self.CFTs._fields:
                self.CFTs.fld= numpy.zeros(shape=(self.yshape, self.xshape))

几周前我花了一些时间调查这个collections.namedtuple模块.该模块使用工厂函数将动态数据(新namedtuple类的名称和类属性名称)填充到一个非常大的字符串中.然后exec使用字符串(表示代码)作为参数执行,并返回新类.

有没有人知道为什么这样做,当有一种特定的工具可供现有的这种东西,即元类？我自己没有尝试过这样做,但似乎namedtuple模块中发生的一切都可以使用namedtuple元类轻松完成,如下所示:

class namedtuple(type):

等等

我想知道enum和namedtuple之间有什么区别,以及何时应该使用一个而不是另一个.

这个问题与来自python中的基类的Inherit namedtuple相反,其目的是从namedtuple继承子类,反之亦然.

在正常继承中,这有效:

class Y(object):
    def __init__(self, a, b, c):
        self.a = a
        self.b = b
        self.c = c


class Z(Y):
    def __init__(self, a, b, c, d):
        super(Z, self).__init__(a, b, c)
        self.d = d

[OUT]:

>>> Z(1,2,3,4)
<__main__.Z object at 0x10fcad950>

但如果基类是namedtuple:

from collections import namedtuple

X = namedtuple('X', 'a b c')

class Z(X):
    def __init__(self, a, b, c, d):
        super(Z, self).__init__(a, b, c)
        self.d = d

[OUT]:

>>> Z(1,2,3,4)
Traceback (most recent call …

我有以下命名的元组:

from collections import namedtuple
ReadElement = namedtuple('ReadElement', 'address value')

然后我想要以下内容:

LookupElement = namedtuple('LookupElement', 'address value lookups')

两个命名元组之间存在重复,如何将ReadElement子类化为包含其他字段？

class LookupElement(ReadElement):
    def __new__(self, address, value, lookups):
        self = super(LookupElement, self).__new__(address, value)
        l = list(self)
        l.append(lookups)
        return tuple(l)

然而,在新语句中创建了元组,如果我将self修改为列表,我将丢失类型信息,我该如何避免这种情况？

长话短说

PEP-557引入了数据类到Python标准库,基本上可以填补因为同样的作用collections.namedtuple和typing.NamedTuple.现在我想知道如何分离使用namedtuple仍然是更好的解决方案的用例.

数据类优于NamedTuple

当然,dataclass如果我们需要,所有的功劳都归功于:

• 可变对象
• 继承支持
• property 装饰器,可管理的属性
• 生成的方法定义开箱即用或可自定义的方法定义

在同一个PEP中简要解释了数据类的优点:为什么不使用namedtuple.

问:在哪些情况下,namedtuple仍然是更好的选择？

但是对于namedtuples这个相反的问题怎么样:为什么不使用dataclass呢？我想从性能的角度来看,名字元组可能更好,但尚未确认.

例

让我们考虑以下情况:

我们将页面维度存储在一个小容器中,该容器具有静态定义的字段,类型提示和命名访问.不需要进一步散列,比较等.

NamedTuple方法:

from typing import NamedTuple

PageDimensions = NamedTuple("PageDimensions", [('width', int), ('height', int)])

DataClass方法:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class PageDimensions:
    width: int
    height: int

哪种解决方案更可取,为什么？

PS这个问题不是以任何方式重复那个问题,因为我在这里询问的是哪个命名元组更好,而不是区别(我在询问之前检查了文档和来源)

我想创建一个namedtuple代表短位域中的各个标志的代码.我正在尝试将其子类化,以便在创建元组之前解压缩位域.但是,我目前的尝试不起作用:

class Status(collections.namedtuple("Status", "started checking start_after_check checked error paused queued loaded")):
    __slots__ = ()

    def __new__(cls, status):
        super(cls).__new__(cls, status & 1, status & 2, status & 4, status & 8, status & 16, status & 32, status & 64, status & 128)

现在,我的经验super()是有限的,我的经验__new__实际上是不存在的,所以我不太清楚该怎么做(对我来说)神秘的错误TypeError: super.__new__(Status): Status is not a subtype of super.谷歌搜索和挖掘文档并没有产生什么启发.

救命？

正如PythonCookbook中提到的,*可以在元组之前添加,*这里的意思是什么？

第1.18章.将名称映射到序列元素:

from collections import namedtuple
Stock = namedtuple('Stock', ['name', 'shares', 'price'])
s = Stock(*rec) 
# here rec is an ordinary tuple, for example: rec = ('ACME', 100, 123.45)

在同一部分,**dict提出:

from collections import namedtuple
Stock = namedtuple('Stock', ['name', 'shares', 'price', 'date', 'time'])
# Create a prototype instance
stock_prototype = Stock('', 0, 0.0, None, None)
# Function to convert a dictionary to a Stock
def dict_to_stock(s):
    return stock_prototype._replace(**s)

什么是**这里的功能？