Курс Python → Namedtuple в Python
Namedtuple в Python — это удобная структура данных, которая похожа на обычный кортеж, но позволяет обращаться к элементам по их именам, а не только по индексам. Основное преимущество использования namedtuple вместо обычного словаря заключается в экономии памяти. При создании больших данных именованные кортежи оказываются более эффективными, так как они занимают меньше места в памяти.
Когда мы создаем namedtuple, мы указываем ее структуру, то есть имена полей, которые будут содержаться в кортеже. Это позволяет нам обращаться к этим полям по их именам, что делает код более читаемым и понятным. При этом размер namedtuple оказывается значительно меньше, чем у эквивалентного словаря. Например, если сравнить размер namedtuple и словаря, можно увидеть, что namedtuple занимает 64 байта, в то время как словарь занимает 240 байт, что в 4 раза больше.
from collections import namedtuple
# Создаем именованный кортеж с полями 'name' и 'age'
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age'])
# Создаем экземпляр именованного кортежа
person = Person(name='Alice', age=30)
# Обращаемся к полям по их именам
print(person.name)
print(person.age)
В приведенном примере мы создаем именованный кортеж Person с полями ‘name’ и ‘age’, затем создаем экземпляр этого кортежа и обращаемся к полям по их именам. Использование namedtuple делает код более понятным и удобным, а экономия памяти делает его эффективным при работе с большими данными. Поэтому, если вам нужно создать структуру данных, которая будет содержать фиксированное количество полей, namedtuple может стать отличным выбором.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с GitHub в Telegram
- Генераторы в Python
- Проверка элементов списка условием
- Обновление данных через PUT запрос
- Python Поверхностное Копирование
- Непрерывная проверка в Python
- Регистрация на TenChat
- Объединение словарей в Python
- Оценка выражений генератора в Python
- Наследование в программировании
- Лямбда-функции в Python
- Метод rmatmul для обратного матричного умножения
- Функция zip() в Python
- Получение локальных переменных в Python
- Экспорт данных в файл.
- Импорт с альтернативным именем
- Основы Python
- Особенности множеств в Python
- Переменные в Python: сокращение гласных
- Регистрация на курсы SF Education
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Сравнение объектов в Python
- Тип CodeType в Python.
- Защита данных в Python
- Pillow: работа с изображениями
- Основные методы NumPy
- Многострочные комментарии в Python
- Проверка условий в Python
- Проверка версии Python
- Измерение времени выполнения
- Работа с deque из collections
- Область видимости переменных
- Сортировка в Python
- Работа со списками
- Частичное совпадение ввода
- Метод сравнения объектов в Python
- Генераторы в Python
- Использование html-скриптов в Jupyter Notebook
- Объединение строк с помощью метода join















