可迭代的（iterable）

iterable就是可遍历的，我们可以通过for打印元组的内容。


print('tuple iterable')
tup1 = ('python', 1, 2, 3, 4)
for item in tup1:print("item = ", item)

索引和切片（indexing and slicing）

索引和切片，就是说能够使用索引访问值，或者对元组切片。


print('tuple indexing and slicing')
print('tup1[1] = ', tup1[1])
print('tup1[1:3] = ', tup1[1:3])

tup1[1]就是使用索引访问，tup1[1:3]是切片，取下标为1-3的值，注意这里索引3取不到。

序列解包（sequence unpacking）

就是可以对我们关心的内容进行处理，不关心的内容不获取。


print('tuple sequence unpacking')
name, _, _, x, y = tup1
print('name = {name1}, x = {x1}, y = {y1}'.format(name1=name, x1=x, y1=y))
name, *_ = tup1
print('name = ', name)
name, *val = tup1
print('name = {}, val = {}'.format(name, val))

比如只关心name，x，y 中间的元素不关心，则可以使用下划线（_）来代替对应位置的元素。
或者只关心第一个元素，其余元素不关心，则使用*_来表示。
或者使用*+变量名来把后面的内容放在一个列表里面。注意这里是放在列表里面噢。

不可修改的（immutable）

tuple的值是不可修改的，如果需要修改，只能重新创建一个元组。


print('tuple immutable')
# tup1[1] = 2
dict1 = {tup1: 1}
print('dict1 = ', dict1)
tup1 = (1, 2, 3)
print('dict1 = ', dict1)

但是可以把元组作为字典的key赋值。因为重新赋值tup1，并不会影响字典里面的值。

特点：
不仅可以作为字典的key，还是线程安全的，后期使用多线程编程，使用元组是很安全的。
还有就是元组不可变，性能比列表要好，所以变量不可变，推荐使用元组。

named tuple

这个作用是什么呢，我们先看一部分代码：


tup2 = ('tom', 25)
tup3 = ('jory', 30)
print(tup2[0], tup3[0])class person:def __init__(self, name, age):self.__name = nameself.__age = agedef getName(self):return self.__namedef getAge(self):return self.__agetup2 = person('tom', 25)
tup3 = person('jory', 30)
print(tup2.getName())
print(tup2.getAge())

我这里想使用元组来保存数据，并且用第一位和第二位来表示姓名和年龄。
上面的代码使用了两种方式，但是各有优缺点。第一种代码简单，但是index0我们看到以后，并不能很快知道代表的什么含义。第二种使用类的方式，代码会多一些，但是我们能很清楚的知道我们需要获取的是什么值。
所以下面介绍：namedtuple
相当于两种方式的折中，代码简单，但是也明了。
直接上代码：


from collections import namedtuple
person = namedtuple('person', ['name', 'age'])
tup4 = person('lilin', 35)
tup5 = person('wanglei', 15)
print('tup4.name = ', tup4.name)
print('tup5.age = ', tup5.age)

通过namedtuple给person添加了name和age，然后就可以直接和使用元组一样使用了。

这个namedtuple只是collections模块的一个容器。
下面截图里面还有一些其他容器，其他容器会在后续的学习笔记中体现出来。

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