Python資料結構：一個被低估的Namedtuple(二)

欄目繼續帶大家瞭解Python資料結構的Namedtuple。

上篇講了namedtuple的一些基本用法，本篇繼續。

namedtuples和資料類(Data Class)之間有什麼區別？

功能

在Python 3.7之前，可使用以下任一方法建立一個簡單的資料容器：

• namedtuple
• 常規類
• 第三方庫，attrs

如果您想使用常規類，那意味著您將必須實現幾個方法。例如，常規類將需要一種__init__方法來在類範例化期間設定屬性。如果您希望該類是可雜湊的，則意味著自己實現一個__hash__方法。為了比較不同的物件，還需要__eq__實現一個方法。最後，為了簡化偵錯，您需要一種__repr__方法。

讓我們使用常規類來實現下我們的顏色用例。

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
        )複製程式碼

如上，你需要實現好多方法。您只需要一個容器來為您儲存資料，而不必擔心分散注意力的細節。同樣，人們偏愛實現類的一個關鍵區別是常規類是可變的。

實際上，引入資料類（Data Class）的PEP將它們稱為「具有預設值的可變namedtuple」(譯者注：Data Class python 3.7引入，參考：docs.python.org/zh-cn/3/lib…

現在，讓我們看看如何用資料類來實現。

from dataclasses import dataclass
...@dataclassclass Color:
    """A regular class that represents a color."""
    r: float
    g: float
    b: float
    alpha: float複製程式碼

哇！就是這麼簡單。由於沒有__init__，您只需在docstring後面定義屬性即可。此外，必須使用型別提示對其進行註釋。

除了可變之外，資料類還可以開箱即用提供可選欄位。假設我們的Color類不需要alpha欄位。然後我們可以設定為可選。

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]複製程式碼

我們可以像這樣範例化它：

>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)複製程式碼

由於它們是可變的，因此我們可以更改所需的任何欄位。我們可以像這樣範例化它：

>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)
>>> blue.r = 1
>>> # 可以設定更多的屬性欄位
>>> blue.e = 10複製程式碼

相較之下，namedtuple預設情況下沒有可選欄位。要新增它們，我們需要一點技巧和一些超程式設計。

提示：要新增__hash__方法，您需要通過將設定unsafe_hash為使其不可變True：

@dataclass(unsafe_hash=True)class Color:
    ...複製程式碼

另一個區別是，拆箱(unpacking)是namedtuples的自帶的功能(first-class citizen)。如果希望資料類具有相同的行為，則必須實現自己。

from dataclasses import dataclass, astuple
...@dataclassclass Color:
    """A regular class that represents a color."""
    r: float
    g: float
    b: float
    alpha: float    def __iter__(self):
        yield from dataclasses.astuple(self)複製程式碼

效能比較

僅比較功能是不夠的，namedtuple和資料類在效能上也有所不同。資料類基於純Python實現dict。這使得它們在存取欄位時更快。另一方面，namedtuples只是常規的擴充套件tuple。這意味著它們的實現基於更快的C程式碼並具有較小的記憶體佔用量。

為了證明這一點，請考慮在Python 3.8.5上進行此實驗。

In [6]: import sys

In [7]: ColorTuple = namedtuple("Color", "r g b alpha")

In [8]: @dataclass
   ...: class ColorClass:
   ...:     """A regular class that represents a color."""
   ...:     r: float
   ...:     g: float
   ...:     b: float
   ...:     alpha: float
   ...: 

In [9]: color_tup = ColorTuple(r=50, g=205, b=50, alpha=1.0)

In [10]: color_cls = ColorClass(r=50, g=205, b=50, alpha=1.0)

In [11]: %timeit color_tup.r36.8 ns ± 0.109 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

In [12]: %timeit color_cls.r38.4 ns ± 0.112 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

In [15]: sys.getsizeof(color_tup)
Out[15]: 72In [16]: sys.getsizeof(color_cls) + sys.getsizeof(vars(color_cls))
Out[16]: 152複製程式碼

如上，資料類在中存取欄位的速度稍快一些，但是它們比nametuple佔用更多的記憶體空間。

如何將型別提示新增到 namedtuple

資料類預設使用型別提示。我們也可以將它們放在namedtuples上。通過匯入Namedtuple註釋型別並從中繼承，我們可以對Color元組進行註釋。

from typing import NamedTuple
...class Color(NamedTuple):
    """A namedtuple that represents a color."""
    r: float
    g: float
    b: float
    alpha: float複製程式碼

另一個可能未引起注意的細節是，這種方式還允許我們使用docstring。如果輸入，help(Color)我們將能夠看到它們。

Help on class Color in module __main__:class Color(builtins.tuple)
 |  Color(r: float, g: float, b: float, alpha: Union[float, NoneType])
 |  
 |  A namedtuple that represents a color.
 |  
 |  Method resolution order:
 |      Color
 |      builtins.tuple
 |      builtins.object
 |  
 |  Methods defined here:
 |  
 |  __getnewargs__(self)
 |      Return self as a plain tuple.  Used by copy and pickle.
 |  
 |  __repr__(self)
 |      Return a nicely formatted representation string
 |  
 |  _asdict(self)
 |      Return a new dict which maps field names to their values.複製程式碼

如何將可選的預設值新增到 namedtuple

在上一節中，我們瞭解了資料類可以具有可選值。另外，我提到要模仿上的相同行為，namedtuple需要進行一些技巧修改操作。事實證明，我們可以使用繼承，如下例所示。

from collections import namedtupleclass Color(namedtuple("Color", "r g b alpha")):
    __slots__ = ()    def __new__(cls, r, g, b, alpha=None):
        return super().__new__(cls, r, g, b, alpha)>>> c = Color(r=0, g=0, b=0)>>> c
Color(r=0, g=0, b=0, alpha=None)複製程式碼

結論

元組是一個非常強大的資料結構。它們使我們的程式碼更清潔，更可靠。儘管與新的資料類競爭激烈，但他們仍有大量的場景可用。在本教學中，我們學習了使用namedtuples的幾種方法，希望您可以使用它們。

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