📚 collections.namedtuple 学习指南
命名元组（namedtuple）是 Python collections 模块中一种增强型元组，支持通过字段名访问元素，同时保持元组的内存效率和不可变性。

---

一、基础用法

1. 定义命名元组

from collections import namedtuple# 定义 Point 类型（字段名用空格或列表分隔）
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
# 或简写为
Point = namedtuple('Point', 'x y')# 实例化对象
p = Point(10, y=20)  # 类似常规元组或类构造
print(p)             # 输出: Point(x=10, y=20)

2. 访问元素

print(p.x)    # 10（通过字段名）
print(p[0])   # 10（通过索引，保留元组特性）

---

二、核心特性

1. 不可变性

命名元组继承自普通元组，元素不可修改：

# 以下操作会报错
p.x = 100  # AttributeError: can't set attribute

2. 轻量级类替代

相比传统类，命名元组更简洁：

# 等价于以下类定义
class PointClass:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = y

---

三、方法与属性

1. 常用方法

方法	功能	示例
_asdict()	转为 OrderedDict	p._asdict() → {'x':10, 'y':20}
_replace(**kwargs)	创建新实例并替换字段值	p._replace(x=100) → Point(x=100, y=20)
_make(iterable)	通过可迭代对象创建实例	Point._make([30, 40]) → Point(x=30, y=40)

2. 元数据属性

print(p._fields)  # 输出字段名元组: ('x', 'y')# 可扩展新类型（通过继承）
Point3D = namedtuple('Point3D', Point._fields + ('z',))

---

四、进阶应用

1. 字典互转

# 转字典（Python 3.7+ 返回普通字典）
d = p._asdict()  # {'x': 10, 'y': 20}# 从字典创建
data = {'x': 30, 'y': 40}
p_new = Point(**data)  # Point(x=30, y=40)

2. 默认值与可选参数

通过定义子类添加默认值：

class PointDefault(Point):__slots__ = ()def __new__(cls, x=0, y=0):return super().__new__(cls, x, y)p_default = PointDefault()  # Point(x=0, y=0)

3. 添加方法

class PointWithMethods(Point):def distance(self, other):return ((self.x - other.x)**2 + (self.y - other.y)**2)**0.5p1 = PointWithMethods(1, 2)
p2 = PointWithMethods(4, 6)
print(p1.distance(p2))  # 输出 5.0

---

五、实际应用场景

1. 数据库查询结果

import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT id, name, age FROM users')# 将每行转为命名元组
User = namedtuple('User', 'id name age', module=__name__)
users = [User(*row) for row in cursor.fetchall()]print(users[0].name)  # 通过字段名访问数据

2. CSV 文件解析

import csvwith open('data.csv') as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)Row = namedtuple('Row', header)for r in reader:row = Row(*r)print(row.date, row.value)  # 按字段名访问列

3. 替代简单类

# 表示 RGB 颜色
Color = namedtuple('Color', 'red green blue')
white = Color(255, 255, 255)# 函数返回多个命名值
def get_dimensions():return namedtuple('Size', 'width height')(1920, 1080)screen = get_dimensions()
print(f"分辨率: {screen.width}x{screen.height}")

---

六、命名元组 vs 其他数据结构

特性	命名元组	字典	普通类
内存占用	小	较大	较大
访问速度	快速（通过索引和字段名）	略慢（哈希查找）	略慢（属性访问）
可变性	不可变	可变	可变
语法简洁性	高	高	低（需定义类）
代码可读性	高（明确字段名）	一般	高

---

七、注意事项

1. 字段名规范

• 字段名不能是 Python 关键字（如 class, def）。
• 字段名不可重复，否则报错：

  # 错误示例
  Invalid = namedtuple('Invalid', 'x x')  # ValueError: 重复字段名
  

2. 不可变性的权衡

• 优点：线程安全、哈希可用性（可作为字典键）。
• 缺点：需要创建新实例以实现“修改”。

---

八、总结

命名元组是以下场景的理想选择：

• 需要轻量级不可变数据结构。
• 希望通过字段名提高代码可读性。
• 需将数据作为字典键使用（普通字典键需用元组）。

进一步学习：

• Python 官方文档 - namedtuple
• 探索 typing.NamedTuple（Python 3.6+）以支持类型注解！