首先介绍下tuple和nametuple的区别：
nametuple是类似于元组的数据类型。除了能够用索引来访问数据，还支持用方便的属性名来访问数据。
传统的元组访问如下。对每个元素的访问都必须通过索引来找到。这种找法很不直观
tup1=(,,) tup1[1]
使用nametuple来构造：
tup2=namedtuple(,[,,]) t1=tup2(,,) t1 t1.age t1.height t1.name
得到结果如下，namedtupel中tuple2是类型名，name,age,height是属性名字
从上面的访问可以看到，直接用t1.age的方法访问更加直观。当然也可以用索引比如t1[0]的方法来访问
namedtupe1也支持迭代访问：
t t1: t
和元组一样，namedtupel中的元素也是不可变更的。如果执行t1.age+=1。将会提示无法设置元素
traceback (most recent call last):
file e:/py_prj/fluent_py.py, line 17, in <module>
t1.age+=1
attributeerror: can't set attribute
下面来看下书中的纸牌例子，代码如下：
collections namedtuple card=namedtuple(,[,]) frenchdeck: ranks=[str(n) n range(2,11)] + list() suits=.split() __init__(self): self._cards=[card(rank,suit) suit self.suits
rank self.ranks] __len__(self): len(self._cards) __getitem__(self, position): self._cards[position] __name__==: deck=frenchdeck() len(deck) deck[1]
首先定义了的纸牌元组card， rank代表纸牌数字，suit代表纸牌花色。然后在frenchdeck首先定义了ranks和suit的具体指。在__init__中对self._cards进行初始化。
__len__反馈self._cards的长度。__getitem__反馈具体的纸牌值。
结果如下，纸牌的长度为52，其中deck[1]为card(rank=’3’,suit=’spades’)
可以看到len(deck)其实调用的是__len__方法。deck[1]调用的是__getitem__
由于有了__getitem__方法，还可以进行迭代访问,如下：
d deck: d
既然是可迭代的，那么我们可以模拟随机发牌的机制。
from random import choice
print choice(deck)
得到结果：
card(rank='9', suit='hearts')
接下来看另外一个例子，关于向量运算的。比如有向量1 vector1(1,2),向量2 vector2(3,4)。那么vector1+vector2的结果应该是（4,6）。vector1和vector2都是向量，如何实现运算呢。方法是__add__,__mul__
代码如下：
vector: __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y __repr__(self): % (self.x,self.y) __abs__(self): hypot(self.x,self.y) __bool__(self): bool(abs(self)) __add__(self,other): x=self.x+other.x y=self.y+other.y vector(x,y) __mul__(self, scalar): vector(self.x*scalar,self.y*scalar)
__name__==: v1=vector(1,2) v2=vector(2,3) v1+v2 abs(v1) v1*3
运算结果如下：
在这里__add__,__mul__,__abs__分别实现了向量加法，乘法，以及求模的运算。
值得一提的是__repr__的方法。这个方法是在需要打印对象的时候调用。例如print vector(1,2)的时候得到vector(1,2). 否则就是表示对象的字符串：<vector object at 0x0000>.这个__repr__和__str__的作用是类似的
以上就是python学习路程的详细内容。