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别小看元组

元组(tuple)和列表(list)，每个写python的都知道，而且都知道，元组是不可变的，但是仅仅因为一个不可变就要创造出一个新的数据类型吗？ 答案肯定不是，那么我们来看看元组究竟有哪些用法

1 把元组用作记录

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 比如经纬度信息就可以用一个元组来表示 

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>>> lax_coordinates = (33.9425, -118.408056)
>>> print('%s/%s'%lax_coordinates)
33.9425/-118.408056
这里使用元组来表示一个位置的经纬度，在print 时可以将其信息直接打印出来.

2 元组拆包

  1. 分别赋值 
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    city, year, pop, chg, area = ('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014)
    我们把元组 ('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014) 里的元素分别赋值给变量 city、year、pop、chg 和 area, 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.

  2. 还可以用 * 运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数 

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    def add(a,b):
    return a+b

tu = (3,4)

print add(*tu)

# 打印 7

  3. 也可以返回一个元组，在调用函数的时候分开接受这些返回值 

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    def returntuple():
    lax_coordinates = (33.9425, -118.408056)
    return lax_coordinates

latitude, longitude = returntuple()
print latitude,longitude

  4. 用*来处理剩下的元素 

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    >>> 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, [])
>>> 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)

3 具名元组

这个之前很少接触，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，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。

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#coding:utf-8
from collections import namedtuple

City = namedtuple('City', 'name country population coordinates')
Loca = namedtuple('Loca','lat,lon')

locatinfo = Loca(40.808611, -74.020386)

city = City('New York-Newark', 'US', 20.104, locatinfo)

print city
print city.name
print city.country
print city.population
print city.coordinates
print city.coordinates.lat
print city.coordinates.lon

打印结果为

City(name='New York-Newark', country='US', population=20.103999999999999, coordinates=Loca(lat=40.808610999999999, lon=-74.020386000000002)) New York-Newark US 20.104 Loca(lat=40.808610999999999, lon=-74.020386000000002) 40.808611 -74.020386

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.

元组在平时的工作中使用较少,主要还是用列表比较多,具名元组这个非常适用于那些比较小的类,以后可以多用用.

参考书籍:流畅的python,文中大部分代码是从中摘抄