Python データ構造: 過小評価されている Namedtuple (2)-Python チュートリアル-php.cn

Python データ構造: 過小評価されている Namedtuple (2)

coldplay.xixi

リリース： 2020-10-20 17:10:30

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Python ビデオチュートリアルこのコラムでは引き続き、Python データ構造の Namedtuple について理解していきます。

Python データ構造: 過小評価されている Namedtuple (2)

パート 1Python データ構造: 過小評価されている Namedtuple (1)namedtuple の基本的な使用法について説明した後、この記事は続きます。

名前付きタプルとデータクラスの違いは何ですか?

関数

Python 3.7より前では、次のメソッドのいずれかを使用して単純なデータコンテナを作成できました:

namedtuple
一般クラス
サードパーティのライブラリ、attrs

通常のクラスを使用したい場合は、いくつかのメソッドを実装する必要があることを意味します。たとえば、通常のクラスでは、クラスのインスタンス化中にプロパティを設定するために __init__ メソッドが必要になります。クラスをハッシュ可能にしたい場合は、__hash__ メソッドを自分で実装することを意味します。異なるオブジェクトを比較するには、__eq__ メソッドを実装する必要もあります。最後に、デバッグを簡素化するには、__repr__ メソッドが必要です。

通常のクラスを使用して、色のユースケースを実装しましょう。

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
        )复制代码

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上記のように、多くのメソッドを実装する必要があります。必要なのは、気を散らす詳細を気にせずにデータを保持するためのコンテナーだけです。繰り返しになりますが、人々が実装クラスを好む理由の主な違いは、通常のクラスが変更可能であることです。

実際、Data Classes を導入する PEP では、それらを「デフォルト値を持つ可変の名前付きタプル」と呼んでいます (翻訳者注: Python 3.7 で導入されたデータクラス、参考: docs.python.org /zh-cn/3/lib…

さあ、dataclasses.

from dataclasses import dataclass
...@dataclassclass Color:
    """A regular class that represents a color."""
    r: float
    g: float
    b: float
    alpha: float复制代码

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を使ってそれを行う方法を見てみましょう! それは簡単です。 __init__ では、docstring の後にプロパティを定義するだけです。さらに、プロパティには型ヒントの注釈を付ける必要があります。

データクラスは、変更可能であることに加えて、すぐに使用できるオプションのフィールドが提供されていますColor クラスにアルファフィールドが必要ないとします。その後、それをオプションにできます。

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]复制代码

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次のようにインスタンス化できます:

>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)复制代码

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これらは可変なので、任意に変更できます。

>>> blue = Color(r=0, g=0, b=255)
>>> blue.r = 1
>>> # 可以设置更多的属性字段
>>> blue.e = 10复制代码

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それに比べて、namedtuple にはデフォルトでオプションのフィールドがありません。それらを追加するには、少しのトリックとメタプログラミングが必要です。

ヒント:

__hash__ メソッドを追加するには、unsafe_hash を True に設定して不変にする必要があります:

@dataclass(unsafe_hash=True)class Color:
    ...复制代码

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もう 1 つの違いは次のとおりです。その解凍は名前付きタプル (第一級市民) の組み込み関数です。

data クラス に同じ動作を持たせたい場合は、自分で実装する必要があります。パフォーマンスの比較

関数を比較するだけでは不十分で、namedtuple とデータクラスのパフォーマンスも異なります。データクラスは純粋な Python ベースの dict を実装しています。これにより、フィールドへのアクセスが高速になります。一方、Namedtuple は、は単なる通常の拡張タプルです。これは、それらの実装が高速な C コードに基づいており、メモリフットプリントが小さいことを意味します。

証明するには、この時点で、この実験を Python 3.8.5 で実行することを検討してください。

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)复制代码

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上記のように、データクラスはフィールドへのアクセスがわずかに高速ですが、名前タプルよりも多くのメモリ領域を消費します。

名前付きタプルに型ヒントを追加する方法

データクラスは型を使用しますヒントはデフォルトで設定されています。名前付きタプルに配置することもできます。名前付きタプル注釈タイプをインポートし、それを継承することで、カラータプルに注釈を付けることができます。

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复制代码

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気づかれていないかもしれないもう 1 つの詳細は、このアプローチにより、 docstring を使用します。 help(Color) と入力すると表示されます。

from typing import NamedTuple
...class Color(NamedTuple):
    """A namedtuple that represents a color."""
    r: float
    g: float
    b: float
    alpha: float复制代码

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オプションのデフォルト値をnamedtupleに追加する方法

前のセクションでは、データクラスがオプションの値を持つことができることを学びました。さらに、同じ動作を模倣するには、

namedtuple

にいくつかの技術的な変更が必要であることも述べました。次の例に示すように、継承を使用できることがわかります。

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.复制代码

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結論タプルは非常に強力なデータ構造です。これらにより、コードがよりクリーンになり、信頼性が高まります。新しい