python元组

元组常常称为“不可变列表”，然而这并没有完全概括元组的特点。除 了用作不可变的列表，它还可以用于没有字段名的记录。鉴于后者常常被忽略，我们先来 看看元组作为记录的功用。

1.元祖和记录

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 字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。 如果只把元组理解为不可变的列表，那其他信息——它所含有的元素的总数和它们的位置 ——似乎就变得可有可无。但是如果把元组当作一些字段的集合，那么数量和位置信息就 变得非常重要了。

示例 1　把元组用作记录

>>> positon=(33.9425,-118.408056)
>>> city,year,pop,chg,area=('东京',2018,32450,0.66,8014)
>>> traveler_ids=[('美国','31195855'),('巴西','ce342567'),('西班牙','xda205856')]
>>> for passport in sorted(traveler_ids):
...     print('%s/%s' % passport)
... 
巴西/ce342567
美国/31195855
西班牙/xda205856
>>> for country,_ in traveler_ids:
...     print(country)
... 
美国
巴西
西班牙
>>> 

东京市的一些信息：市名、年份、人口（单位：百万）、人口变化（单位：百分比） 和面积（单位：平方千米）。

for 循环可以分别提取元组里的元素，也叫作拆包（unpacking）。因为元组中第二个 元素对我们没有什么用，所以它赋值给“_”占位符

2.元组拆包

示例 1 中，我们把元组 ('东京',2018,32450,0.66,8014) 里的元素分别赋值 给变量 city、year、pop、chg 和 area，而这所有的赋值我们只用一行声明就写完了。 同样，在后面一行中，一个 % 运算符就把 passport 元组里的元素对应到了 print 函数 的格式字符串空档中。这两个都是对元组拆包的应用。

元组拆包可以应用到任何可迭代对象上，唯一的硬性要求是，被可迭代对象中 的元素数量必须要跟接受这些元素的元组的空档数一致。除非我们用 * 来表示忽略 多余的元素

最好辨认的元组拆包形式就是平行赋值，也就是说把一个可迭代对象里的元素，一并赋 值到由对应的变量组成的元组中。就像下面这段代码：

>>> position=('上海','徐汇')
>>> city,area=position
>>> city
'上海'
>>> area
'徐汇'

另外一个很优雅的写法当属不使用中间变量交换两个变量的值：

>>> b, a = a, b

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)

下面是另一个例子，这里元组拆包的用法则是让一个函数可以用元组的形式返回多个值， 然后调用函数的代码就能轻松地接受这些返回值。比如 os.path.split() 函数就会返回 以路径和最后一个文件名组成的元组 (/home/admin/.ssh/，idsrsa.pub): 

>>> import os
>>> _, filename=os.path.split('/home/admin/.ssh/idrsa.pub')
>>> filename
'idrsa.pub'

在进行拆包的时候，我们不总是对元组里所有的数据都感兴趣，_ 占位符能帮助处理这种 情况，上面这段代码也展示了它的用法。

除此之外，在元组拆包中使用 * 也可以帮助我们把注意力集中在元组的部分元素上。 用*来处理剩下的元素 在 Python 中，函数用 *args 来获取不确定数量的参数算是一种经典写法了。 于是 Python 3 里，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, b, *rest = range(3)
>>> a, b, rest
(0, 1, [2])
>>> a, b, *rest = range(2)
>>> a, b, rest
(0, 1, [])

在平行赋值中，* 前缀只能用在一个变量名前面，但是这个变量可以出现在赋值表达式的 任意位置：

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

另外元组拆包还有个强大的功能，那就是可以应用在嵌套结构中。

3.嵌套元组拆包

接受表达式的元组可以是嵌套式的，例如 (a, b, (c, d))。只要这个接受元组的嵌套结 构符合表达式本身的嵌套结构，Python 就可以作出正确的对应。

示例 2 就是对嵌套元组 拆包的应用。

用嵌套元组来获取经度

metro_areas = [
 ('Tokyo','JP',36.933,(35.689722,139.691667)), # ➊
 ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)),
 ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)),
 ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)),
 ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)),
]
print('{:15} | {:^9} | {:^9}'.format('', 'lat.', 'long.'))
fmt = '{:15} | {:9.4f} | {:9.4f}'
for name, cc, pop, (latitude, longitude) in metro_areas: # ➋
 if longitude <= 0: # ➌
 print(fmt.format(name, latitude, longitude))

❶ 每个元组内有 4 个元素，其中最后一个元素是一对坐标。

❷ 我们把输入元组的最后一个元素拆包到由变量构成的元组里，这样就获取了坐标。

❸ if longitude <= 0: 这个条件判断把输出限制在西半球的城市。

输出是这样的：

 | lat. | long.
Mexico City | 19.4333 | -99.1333
New York-Newark | 40.8086 | -74.0204
Sao Paul | -23.5478 | -46.6358

元组已经设计得很好用了，但作为记录来用的话，还是少了一个功能：我们时常会需要给 记录中的字段命名。namedtuple 函数的出现帮我们解决了这个问题。

4.具名元组

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——这个带名字的类对调试程序有很大帮助。

 用 namedtuple 构建的类的实例所消耗的内存跟元组是一样的，因为字段名都 被存在对应的类里面。这个实例跟普通的对象实例比起来也要小一些，因为 Python 不会用 __dict__ 来存放这些实例的属性。

示例 3　定义和使用具名元组

>>> from collections import namedtuple
>>> City = namedtuple('City', 'name country population coordinates') ➊
>>> tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)) ➋
>>> tokyo
City(name='Tokyo', country='JP', population=36.933, coordinates=(35.689722,
139.691667))
>>> tokyo.population ➌
36.933
>>> tokyo.coordinates
(35.689722, 139.691667)
>>> tokyo[1]
'JP'

❶ 创建一个具名元组需要两个参数，一个是类名，另一个是类的各个字段的名字。后者 可以是由数个字符串组成的可迭代对象，或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串。

❷ 存放在对应字段里的数据要以一串参数的形式传入到构造函数中（注意，元组的构造 函数却只接受单一的可迭代对象）。

❸ 你可以通过字段名或者位置来获取一个字段的信息。 除了从普通元组那里继承来的属性之外，具名元组还有一些自己专有的属性。

示例 4 中就展示了几个最有用的：_fields 类属性、类方法 _make(iterable) 和实例方法 _asdict()。

示例 4　具名元组的属性和方法（接续前一个示例）

>>> City._fields ➊
('name', 'country', 'population', 'coordinates')
>>> LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long')
>>> delhi_data = ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, LatLong(28.613889, 77.208889))
>>> delhi = City._make(delhi_data) ➋
>>> delhi._asdict() ➌
OrderedDict([('name', 'Delhi NCR'), ('country', 'IN'), ('population',
21.935), ('coordinates', LatLong(lat=28.613889, long=77.208889))])
>>> for key, value in delhi._asdict().items():
 print(key + ':', value)
name: Delhi NCR
country: IN
population: 21.935
coordinates: LatLong(lat=28.613889, long=77.208889)

 ❶ _fields 属性是一个包含这个类所有字段名称的元组。

❷ 用 _make() 通过接受一个可迭代对象来生成这个类的一个实例，它的作用跟 City(*delhi_data) 是一样的。

❸ _asdict() 把具名元组以 collections.OrderedDict 的形式返回，我们可以利用它 来把元组里的信息友好地呈现出来。 现在我们知道了，元组是一种很强大的可以当作记录来用的数据类型。它的第二个角色则 是充当一个不可变的列表。下面就来看看它的第二重功能。