你真的了解Python的元组吗?

这一篇是《流畅的 python》读书笔记。

1 元组

在有些python的介绍中,元组被称为不可变列表,这其实是不准确的,没有完全概括元组的特点。元组除了用作不可变列表,还可以用于没有字段名的记录

1.1 元组和记录

元组其实是对数据的记录:元组中的每个元素都存放了记录中一个字段的数据,外加这个数据的位置。

如果把元组当作一些字段的集合,数量和位置信息会变得非常重要。比如以下几条用元组表示的记录:

# 洛杉矶国际机场的经纬度
>>> lax_coordinates = (33.9425, -118.408056) 
# 东京的一些信息:市名、年份、人口、人口变化和面积
>>> city, year, pop, chg, area = ('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014)

以上这两个元组每个位置都对应一个数据记录。

1.2 元组拆包

>>> city, year, pop, chg, area = ('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014)

这个例子中,我们把元组的数据用一条语句分别赋值给 city, year, pop, chg, area,这就是元组拆包的一个具体应用。

元组拆包可以应用到任何可迭代对象上,但是被迭代的对象窄的元素的数量必须跟接受这些元素的元组的空档数一致。

>>> lax_coordinates = (33.9425, -118.408056)
>>> latitude, longitude = lax_coordinates
>>> latitude
33.9425
>>> longitude
-118.408056

还可以用*运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数:

>>> divmod(20, 8)
(2, 4)
>>> t = (20, 8)
>>> divmod(*t)
(2, 4)
>>> quotient, remainder = divmod(*t)
>>> quotient, remainder
(2, 4)

在进行拆包是,我们可能对元组的某些值并不感兴趣,这时可以用_占位符处理。比如:

>>> divmod(20, 8)
(2, 4)
>>> _, remainder = divmod(20, 8)
>>> _
2
>>> remainder
4

在处理函数参数时,我们经常用*args来表示不确定数量的参数。在python3中,这个概念被扩展到了平行赋值中:

>>> a, b, *rest = range(5)
>>> a, b, rest
(0, 1, [2, 3, 4])
>>> a, *rest, c, d = range(5) 
>>> a, rest, c, d
(0, [1, 2], 3, 4)
>>> a, b, *rest = range(2)
>>> a, b, rest
(0, 1, [])

元组也支持嵌套拆包,比如:

>>> l = (1, 2, 3, (4, 5))
>>> a, b, c, (d, e) = l
>>> d
4
>>> e
5

1.3 具名元组

元组作为记录除了位置以外还少一个功能,那就是无法给字段命名,namedtuple解决了这个问题。

namedtuple 使用方式实例:

>>> from collections import namedtuple
>>> city = namedtuple('City', 'name country population coordinates')
>>> tokyo = city('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))
>>> tokyo.population
36.933
>>> tokyo[1]
'JP'
>>> city._fields
('name', 'country', 'population', 'coordinates')
>>> tokyo_data = ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))
>>> tokyo = city._make(tokyo_data)
>>> tokyo._asdict()
OrderedDict([('name', 'Tokyo'), ('country', 'JP'), ('population', 36.933), ('coordinates', (35.689722, 139.691667))])

collections.namedtuple 是一个工厂函数,它可以用来构建一个带字段名的元组和一个有名字的类。 namedtuple 构建的类的实例锁消耗的内存和元组是一样的,因为字段名都被存放在对应的类里。这个实例和普通的对象实例相比也更小一些,因为 在这个实例中,Python 不需要用 __dict__ 来存放这些实例的属性

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,132评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,802评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,566评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,858评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,867评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,695评论 1 282
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,064评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,705评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,915评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,677评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,796评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,432评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,041评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,992评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,223评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,185评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,535评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容