[Python] NamedTuple

일반적인 tuple과 namedtupel 사용방법

• 일반적인 tuple 사용시, 인덱스로 접근하므로 오류 가능성이 높고, 직관적이지 않다

# 네임드 튜플 사용
from collections import namedtuple
from math import sqrt

# 일반적인 튜플 사용
pt1 = (1.0, 5.0)
pt2 = (2.5, 1.5)

# 일반적인 튜플 계산, 인덱스로 접근가능
l_leng1 = sqrt((pt2[0] - pt1[0]) ** 2 + (pt2[1] - pt1[1]) ** 2)

# 네임드 튜플 선언
Point = namedtuple('Point', 'x y')

# 두 점 선언
pt3 = Point(1.0, 5.0)
pt4 = Point(2.5, 1.5)

# 네임드 튜플 계산, 키값으로 접근 가능, 직관적임
l_leng2 = sqrt((pt4.x - pt3.x) ** 2 + (pt4.y - pt3.y) ** 2)

# 출력
print(l_leng1)
print(l_leng2)
print(l_leng1 == l_leng2)
--------------------------------------------[result]

3.8078865529319543
3.8078865529319543
True

 

Namedtuple 선언 방법

 

Point1 = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
Point2 = namedtuple('Point', 'x, y')
Point3 = namedtuple('Point', 'x y')
Point4 = namedtuple('Point', 'x y x class', rename=True) # Default=False, 키값중복이나 예약어 사용시

# 출력
print(Point1, Point2)
print(Point3, Point4)

--------------------------------------------[result]

<class '__main__.Point'> <class '__main__.Point'> 
<class '__main__.Point'> <class '__main__.Point'>

 

객체 생성 및 접근방법

 

# Dict to Unpacking
temp_dict = {'x': 75, 'y': 55}

# 객체 생성
print('객체 생성')
p1 = Point1(x=10, y=35)
p2 = Point2(20, 40)
p3 = Point3(45, y=20)
p4 = Point4(10, 20, 30, 40)
p5 = Point3(**temp_dict) # dict type un-packing, * 1 개면 튜플 or 리스트.

# 출력
print(p1, p2, p3)
print(p4, p5)
print()

# 사용, 접근방법 차이.
print(p1[0] + p2[1]) # 인덱스 접근방식, Index Error 주의
print(p1.x + p2.y) # 클래스 변수 접근 방식

# Unpacking
print('>>> un-packing')
x, y = p3

print(x+y)

# Rename 테스트
print(p4)
print(p4._fields)

--------------------------------------------[result]

객체 생성
Point(x=10, y=35) Point(x=20, y=40) Point(x=45, y=20) 
Point(x=10, y=20, _2=30, _3=40) Point(x=75, y=55)

50
50
>>> un-packing
65
Point(x=10, y=20, _2=30, _3=40)
('x', 'y', '_2', '_3')

 

_make() 를 이용한 개체 생성(리스트 -> 네임드 튜플)

 

# 네임드 튜플 메소드
temp = [52, 38] 

# _make() : 새로운 객체 생성
p4 = Point1._make(temp)
print('_make(): 새로운 객체 생성')
print(p4)
print()

# _fields : 필드 네임 확인
print('._fields : 필드 네임 확인, 키값조회')
print(p1._fields, p2._fields, p3._fields, p4._fields)
print()

# _asdict() : OrderedDict 반환
print('_asdict() : OrderedDict 반환')
print(p1._asdict(), p4._asdict())
print(p1._asdict())
print(p4._asdict())

--------------------------------------------[result]

_make(): 새로운 객체 생성
Point(x=52, y=38)

._fields : 필드 네임 확인, 키값조회
('x', 'y') ('x', 'y') ('x', 'y') ('x', 'y')

_asdict() : OrderedDict 반환
OrderedDict([('x', 10), ('y', 35)]) OrderedDict([('x', 52), ('y', 38)])
OrderedDict([('x', 10), ('y', 35)])
OrderedDict([('x', 52), ('y', 38)])

 

실습

 

# 실 사용 실습
# 반20명 , 4개의 반-> (A,B,C,D) 번호

# 네임드 튜플 선언
Classes = namedtuple('Classes', ['rank', 'number'])

# 그룹 리스트 선언
numbers = [str(n) for n in range(1, 21)]
ranks = 'A B C D'.split()

# List Comprehension
students = [Classes(rank, number) for rank in ranks for number in numbers]

print('len(students): ', len(students))
# print('students: ', students)

# 추천
students2 = [Classes(rank, number) 
                    for rank in 'A B C D'.split() 
                        for number in [str(n) 
                            for n in range(1,21)]]


print()

print('len(students2)', len(students2))
# print('students2: ', students2)
print(students==students2)

--------------------------------------------[result]

len(students):  80

len(students2) 80
True