comprensión nombrada tuplas en python

¿Qué se llaman tuplas?

topos de peso ligero son tipos de objetos livianos que proporcionan una forma fácil de agrupar los datos relacionados. A diferencia de las tuplas regulares, las tuples nombradas tienen atributos nombrados, permitiendo una referencia intuitiva similar a un objeto.

cuando se usa TUples nombrados

Considere usar las tuplas nombradas en lugar de las Tuves regulares:

• que desea hacer que su código sea más leer y hacer su código. Pythonic.
• You need to represent simple value types, especially as function parameters.
• You want to replace immutable classes with no functions or only fields.

Benefits of Using Named Tuples

• Improved readability and claridad
• El acceso de atributo directo a través de la notación dot
• de compatibilidad con backwards con tuples regulares
• se puede usar como clases base

inmutabilidad y no puede ser modificado [&]

que son inmutables, su atribuido, no pueden ser inmutados, no pueden ser inmutatorios. Sin embargo, existen tipos alternativos como registros de registro mutables que permiten cambios en los atributos.

listas nombradas y mutables nombradas tuplas

Actualmente, no hay "listas nombradas" incorporadas o mutables en python. Sin embargo, puede usar un diccionario para estructuras de datos mutables con claves con nombre o una biblioteca de registro mutable para tuplas mutables con nombre.

ejemplos

considere un ejemplo simple de un punto representado como un tuple:

[&] pt1 = (1.0, 5.0)

Tuple en su lugar:

pt1 = (1.0, 5.0)

de las colecciones importar namedtuple Punto = namedTuple ('punto', 'x y') pt1 = punto (1.0, 5.0)

ahora puede acceder a las coordenadas de punto usando notación de dot:

pt1 = (1.0, 5.0)

print (pt1.x) # output: 1.0

pt1 = (1.0, 5.0)

nombrado ofrenda a la oferta de una manera conveniente para simplificar los datos de los datos de los datos de la manera conveniente para simplificar los datos de los datos de los datos. Python. Hacen un equilibrio entre la flexibilidad de las tuplas y la estructura de los objetos, lo que los convierte en una herramienta valiosa para mejorar la calidad del código de Python.