collections 모듈 - namedtuple

# 예제1. tuple() vs namedtuple()
# tuple()
a = ('John', 28, '남')
b = ('Sally', 24, '여')

for n in [a, b]:
	print('%s은(는) %d 세의 %s성 입니다.' %n)

'''
결과
John은(는) 28 세의 남성 입니다.
Sally은(는) 24 세의 여성 입니다.
'''

import collections
# namedtuple()
Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')
P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')

for n in [P1, P2]:
	print('%s는(은) %d세의 %s성 입니다.' %n)
'''
결과
Jhon는(은) 28세의 남성 입니다.
Sally는(은) 28세의 여성 입니다.
'''

print(P1.name, P1.age, P1.gender)
print(P2.name, P2.age, P2.gender)
'''
결과
Jhon 28 남
Sally 28 여
'''

2. collections.namedtuple()의 메소드들

1) _make(iterable)

• collections.namedtuple()의 _make() 함수는 기존에 생성된 namedtuple()에 새로운 인스턴스(객체)를 생성하는 메소드이다.

# 예제2. collections.namedtuple()._make()
import collections
# Person 객체 만들기
Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')

P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')
# _make()를 이용하여 새로운 객체 생성
P3 = Person._make(['Tom', 24, '남'])

for n in [P1, P2, P3]:
	print('%s는(은) %d세의 %s성 입니다.' %n)
'''
결과
Jhon는(은) 28세의 남성 입니다.
Sally는(은) 28세의 여성 입니다.
Tom는(은) 24세의 남성 입니다.
'''

2) _asdict()

• 기존에 생성된 namedtuple()의 인스턴스(객체)를 OrderedDict로 변환해 주는 함수이다.

# 예제3. collections.namedtuple()._asdict()
import collections
# Person 객체 만들기

Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')
P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')
# _make()를 이용하여 새로운 객체 생성
P3 = Person._make(['Tom', 24, '남'])

# _asdict()를 이용하여 OrderedDict로 변환
print(P3._asdict())
'''
결과
OrderedDict([('name', 'Tom'), ('age', 24), ('gender', '남')])
'''

3) _replace(kwargs)

기존에 생성된 namedtuple()의 인스턴스(객체)의 값을 변경할때 사용하는 함수이다.

# 예제4. collections.namedtuple()._replace()
import collections
# Person 객체 만들기
Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')
P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')
P3 = Person._make(['Tom', 24, '남'])

for n in [P1, P2, P3]:
	print('%s는(은) %d세의 %s성 입니다.' %n)

# _replace()를 이용하여 인스턴스 값 변경
P1 = P1._replace(name='Neo')
P2 = P2._replace(age=27)
P3 = P3._replace(age=26)

print('-'*20)
for n in [P1, P2, P3]:
	print('%s는(은) %d세의 %s성 입니다.' %n)
'''
결과
Jhon는(은) 28세의 남성 입니다.
Sally는(은) 28세의 여성 입니다.
Tom는(은) 24세의 남성 입니다.
--------------------
Neo는(은) 28세의 남성 입니다.
Sally는(은) 27세의 여성 입니다.
Tom는(은) 26세의 남성 입니다.
'''

4) _fields

• 생성된 namedtuple()의 필드명(field_names)를 tuple()형식으로 return해준다.

# 예제5. collections.namedtuple()._fields
import collections

# Person 객체 만들기
Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')
P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')
P3 = Person._make(['Tom', 24, '남'])

# _fields를 이용하여 필드명 출력
print(P1._fields)
'''
결과
('name', 'age', 'gender')
'''

5) getattr()

• ***getattr()는 collections.namedtuple()의 메소드는 아니지만, field_names로 namedtuple()의 인스턴스(객체)의 값을 추출해준다.***

# 예제6. getattr()
import collections
# Person 객체 만들기
Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')
P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')
P3 = Person._make(['Tom', 24, '남'])
print(getattr(P1, 'name'))
print(getattr(P2, 'gender'))
print(getattr(P3, 'age'))
'''
결과
Jhon
여
24
'''

6) dictionary 에서 namedtuple()로 변환(*dict)

• double-star-operator(**)는 딕셔너리(dict)를 namedtuple()로 변환해준다.

# 예제7. double-star-operator (dict -> namedtuple)
import collections
# Person 객체 만들기
Person = collections.namedtuple("Person", 'name age gender')
P1 = Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
P2 = Person(name='Sally', age=28, gender='여')
# double-star-operator
dic = {'name' : 'Tom', 'age' : 24, 'gender' : '남'}
P3 = Person(**dic)

for n in [P1, P2, P3]:
	# print('%s는(은) %d세의 %s성 입니다.' %n)
	print(n)
'''
결과
Person(name='Jhon', age=28, gender='남')
Person(name='Sally', age=28, gender='여')
Person(name='Tom', age=24, gender='남')
'''