我们知道c/c++语言中，有结构体这种数据类型：

struct{
        string name;
        int age;
        char sex;
   }student;

在对结构体对象进行赋值或者取值时可以使用.运算符进行操作。
那么问题来，python中有没有这个数据类型呢？答案是肯定有的，它就是命名元组（namedtyple）。

首先来看一下python中普通元组的不方便之处:

Bob=("bob",30,‘male‘)
#如果想知道Bobde 名字，则需要使用索引位置进行读取，如下
name=Bob[0]
for people in [Bob]:
    print("%s is %d years old %s" % peole)
#显示结果
bob is 30 years old male

1、namedtuple基础

通过上面的例子，访问元祖数据的时候是通过索引下标来操作的，对此需要熟记每个下标对应的具体含义，如果元祖有成千上百个数据，那么想记住每个下标对应的意义那是相当困难的，于是就出现了命名元祖namedtuple。

namedtuple对象的定义如以下格式：

collections.namedtuple(typename, field_names, verbose=False, rename=False)

返回一个命名元祖子类typename，其中参数的意义如下：

typename,：此元组的名称；

field_names: 元祖中元素的名称（类似于c结构体中的age等），此字段有多种表达方式，见例子；

rename:如果元素名称中含有python的关键字，则必须设置为rename=True,具体见下面；

verbose:默认就好；

举个小例子，加深一下自己的理解：

import collections
#其中field_names 有多种表达方式，如下
student=collections.namedtuple(‘student‘,‘name age sex‘)
student=cpllections.namedtuple(‘student‘,[‘name‘,‘age‘,‘sex‘])
student=cpllections.namedtuple(‘student‘,‘name,age,sex‘)

spark=student(name=‘sunYang‘,age=20,sex=‘male‘)
print(spark)
print("spark‘s name is %s" % spark.name)
print("%s is %d years old %s" % spark)

显示结果如下：
student(name=‘sunYang‘, age=20, sex=‘male‘)
spark‘s name is sunYang
sunYang is 20 years old male

通过上面的例子 其中student是元祖名称，‘name age sex’是元组总元素名称，用空格隔开，我们访问元祖对象中的元素时可以使用逗号操作符（.）读取对象中某个感兴趣的元素，而不必像原始元组中，需要记录下标代表的元素含义。

下面了解一下rename参数的作用：

    import collections
    with_class=collections.namedtuple(‘Person‘,‘name age class gender‘,rename=True)
    print with_class._fields
    two_ages=collections.namedtuple(‘Person‘,‘name age gender age‘,rename=True)

    print two_ages._fields其输出结果为：
    (‘name‘, ‘age‘, ‘_2‘, ‘gender‘)
    (‘name‘, ‘age‘, ‘gender‘, ‘_3‘)

我们使用rename=True的方式打开重命名选项。

可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘2′ ； 第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3′；这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 加元素所在索引数的方式进行重命名。

2、namedtuple高级用法

我们通过定义一个命名元组，如下：

Point = namedtuple(‘Point’, [‘x’, ‘y’], verbose=True)

那么Point是一个元祖的子类，类结构具体如下：

class Point(tuple):
    ‘Point(x, y)‘

    __slots__ = ()

    _fields = (‘x‘, ‘y‘)

    def __new__(_cls, x, y):
        ‘Create new instance of Point(x, y)‘
        return _tuple.__new__(_cls, (x, y))

    @classmethod
    def _make(cls, iterable, new=tuple.__new__, len=len):
        ‘Make a new Point object from a sequence or iterable‘
        result = new(cls, iterable)
        if len(result) != 2:
            raise TypeError(‘Expected 2 arguments, got %d‘ % len(result))
        return result

    def __repr__(self):
        ‘Return a nicely formatted representation string‘
        return ‘Point(x=%r, y=%r)‘ % self

    def _asdict(self):
        ‘Return a new OrderedDict which maps field names to their values‘
        return OrderedDict(zip(self._fields, self))

    def _replace(_self, **kwds):
        ‘Return a new Point object replacing specified fields with new values‘
        result = _self._make(map(kwds.pop, (‘x‘, ‘y‘), _self))
        if kwds:
            raise ValueError(‘Got unexpected field names: %r‘ % kwds.keys())
        return result

    def __getnewargs__(self):
        ‘Return self as a plain tuple.  Used by copy and pickle.‘
        return tuple(self)

    __dict__ = _property(_asdict)

    def __getstate__(self):
        ‘Exclude the OrderedDict from pickling‘
        pass

    x = _property(_itemgetter(0), doc=‘Alias for field number 0‘)

    y = _property(_itemgetter(1), doc=‘Alias for field number 1‘)

原文地址：https://www.cnblogs.com/fmgao-technology/p/9080522.html