Python数据结构：一个被低估的Namedtuple(二)

python视频教程栏目继续带大家了解Python数据结构的Namedtuple。

上篇Python数据结构：一个被低估的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。

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         )复制代码

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 ...@dataclassclass Color:     """A regular class that represents a color."""     r: float     g: float     b: float     alpha: float复制代码

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 dataclassfrom typing import Optional ...@dataclassclass Color:     """A regular class that represents a color."""     r: float     g: float     b: float     alpha: Optional[float]复制代码

我们可以像这样实例化它：

>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)复制代码

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