collections 모듈 - namedtuple

collections.namedtuple()

1. namedtuple이란

명칭 그대로 $index(idx)$로만 값(value)에 접근 가능한 기본 투플(basic Tuple)과는 다르게 키(key)값으로 접근가능하도록 제공한다. 키(namedtuple에서는 field_names)를 가지고 값에 접근이 가능하다는 부분이 딕셔너리(dict)타입과 비슷하다고 할 수 있다. namedtuple()에 대한 자세한 내용은 docs.python.org에서 확인할 수 있다.

namedtupled()은 collections.namedtuple(typename, field_names, verbose=False, rename=False)을 입력값으로 받으며, field_names 를 통해 namedtuple()의 키 즉, 필드명(fieldname)을 정의할 수 있다. 필드명을 정의할 때에는 필드사이에 빈칸(whitespace)이나 ,로 구분해준다. 예를들어 필드명 $x$ 와 $y$ 를 지정할 경우 'x y' 나 'x, y'와 같이 입력해야한다. 다른방법으로는 ['x', 'y']와 같이 리스트(list)형식으로 필드명을 지정해줄 수 있다. 아래의 [예제1]은 namedtuple()의 기본 예시와 basic tuple과의 차이를 나타낸 예시이다. [예제1]에서 볼 수 있듯이 기본 투플은 투플안의 값이 어떠한 속성을 가지는지 알 수 없지만 *namedtuple()*은 field_names를 이용해 값을 지정할 수 있다. 또한 namedtuple()은 field_name 으로 투플 안의 값에 접근 가능하다. namedtuple()은 csv나 DB에서 테이블을 가져올때 유용하게 사용할 수 있다. 예를들어 EmployeeRecord테이블을 가져온다고 할때, EmployeeRecord = namedtuple('EmployeeRecord', 'name, age, title, department, paygrade') 과 같이 정의하여 사용할 수 있다. 자세한 예시는 docs.python.org에서 확인할 수 있다.

# 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')

'''