Б41 Чистый Python. Тонкости программирования для профи. Спб.: Питер

# Экземпляры имеют хороший метод repr: 
>>> car1 Авто(цвет='красный', пробег=3812.4, автомат=True) 
# Доступ к полям: 
>>> car1.пробег 
3812.4 
# Поля неизменяемы:
>>> car1.пробег = 12 
AttributeError: "can't set attribute" 
>>> car1.лобовое_стекло = 'треснутое' 
AttributeError: 
"'Car' object has no attribute 'лобовое_стекло'"
typing .NamedTuple — усовершенствованные 
именованные кортежи
Этот класс был добавлен в Python 3.6 и является младшим братом класса 
namedtuple
в модуле 
collections
1
. Он очень похож на 
namedtuple
, и его 
главное отличие состоит в том, что у него есть обновленный синтаксис для 
определения новых типов записей и добавленная поддержка подсказок 
при вводе исходного кода.
Кроме того, обратите внимание, что сигнатуры типов не поддерживаются 
без отдельного инструмента проверки типов, такого как mypy
2
. Но даже 
без инструментальной поддержки они могут предоставлять полезные под-
сказки для других программистов (или могут быть ужасно запутанными, 
если подсказки в отношении типов становятся устаревшими).
>>> from typing import NamedTuple 
class Car(NamedTuple):
цвет: str
пробег: float
автомат: bool 
1
См. документацию Python «typing.NamedTuple»: 
https://docs .python .org/3 .6/library/typing .
html
2
См. mypy-lang.org

---

178 Глава 5 • Общие структуры данных Python
>>> car1 = Car('красный', 3812.4, True) 
# Экземпляры имеют хороший метод repr: 
>>> car1 Car(цвет='красный', пробег=3812.4, автомат=True) 
# Доступ к полям: 
>>> car1.пробег 3812.4
# Поля неизменяемы: 
>>> car1.пробег = 12 
AttributeError: "can't set attribute" 
>>> car1.лобовое_стекло = 'треснутое' 
AttributeError: 
"'Car' object has no attribute 'лобовое_стекло'" 
# Аннотации типа не поддерживаются без отдельного
# инструмента проверки типов, такого как mypy: 
>>> Car('красный', 'НЕВЕЩЕСТВЕННЫЙ', 99) 
Car(цвет='красный', пробег='НЕВЕЩЕСТВЕННЫЙ', автомат=99) 
struct .Struct — сериализованные С-структуры
Класс 
struct.Struct
1
выполняет преобразование между значениями 
Python и структурами C, сериализованными в форму объектов Python 
bytes
. Например, он может использоваться для обработки двоичных 
данных, хранящихся в файлах или поступающих из сетевых соединений.
Структуры 
Struct
определяются с использованием форматного строко-
подобного мини-языка, который позволяет определять расположение 
различных типов данных C, таких как 
char
, 
int
и 
long
, а также их без-
знаковых вариантов.
Сериализованные структуры редко используются для представления объ-
ектов данных, предназначенных для обработки исключительно внутри 
кода Python. Они нужны в первую очередь в качестве формата обмена 
данными, а не как способ их хранения в оперативной памяти, применяе-
мый только программным кодом Python.
В некоторых случаях упаковка примитивных данных в структуры по-
зволяет уменьшить объем потребляемой оперативной памяти, чем их 
1
См. документацию Python «struct.Struct»: 
https://docs .python .org/3/library/struct .
html#module-struct

---

5 .3 . Записи, структуры и объекты переноса данных 179
хранение в других типах данных. Однако чаще всего такая работа будет 
довольно продвинутой (и, вероятно, ненужной) оптимизацией.
>>> from struct import Struct 
>>> MyStruct = Struct('i?f') 
>>> data = MyStruct.pack(23, False, 42.0)
# Вы получаете двоичный объект данных (blob): 
>>> data 
b'x17x00x00x00x00x00x00x00x00x00(B' 
# BLOB-объекты можно снова распаковать: 
>>> MyStruct.unpack(data) 
(23, False, 42.0) 
types .SimpleNamespace — причудливый 
атрибутивный доступ
А вот еще один «эзотерический» вариант реализации объектов данных 
в Python: 
types.SimpleNamespace
1
. Этот класс был добавлен в Python 3.3, 
и он обеспечивает атрибутивный доступ к своему пространству имен.
Это означает, что экземпляры 
SimpleNamespace
показывают все свои клю-
чи как атрибуты класса. А значит, вы можете использовать «точечный» 
атрибутивный доступ 
объект.ключ
вместо синтаксиса с индексацией 
в квадратных скобках 
объект['ключ']
, который применяется обычными 
словарями. Все экземпляры также по умолчанию включают содержатель-
ный метод 
__repr__
.
Как видно из его названия, тип 
SimpleNamespace
прост в использовании! 
Это, в сущности, прославленный словарь, который предоставляет доступ 
по атрибуту и выдает приличную распечатку. Атрибуты могут свободно 
добавляться, изменяться и удаляться.
>>> from types import SimpleNamespace 
>>> car1 = SimpleNamespace(цвет='красный',
1
См. документацию Python «types.SimpleNamespace»: 
https://docs .python .org/3 .3/library/
types .html

---

180 Глава 5 • Общие структуры данных Python
... пробег=3812.4, 
... автомат=True) 
# Метод repr по умолчанию: 
>>> car1 
namespace(автомат=True, пробег=3812.4, цвет='красный') 
# Экземпляры поддерживают атрибутивный доступ и могут изменяться:
>>> car1.пробег = 12 
>>> car1.лобовое_стекло = 'треснутое' 
>>> del car1.автомат 
>>> car1 
namespace(лобовое_стекло='треснутое', пробег=12, цвет='красный')
Ключевые выводы
Итак, какой же тип следует использовать для объектов данных в Python? 
Как вы убедились, есть целый ряд различных вариантов для реализации 
записей или объектов данных. Как правило, ваше решение будет зависеть 
от вашего сценария использования: