深挖 Python 元组 pt.2

梦想桔丰倪氏

哈喽大家好，我是咸鱼
在《深挖 Python 元组 pt.1》中我们了解 Python 元组的一些概念（索引和切片等），以及如何创建元组，最重要的是我们还介绍了元组的不可变特性
那么今天我们来继续深挖 Python 元组
打包&解包

在 python 中，元组可以被打包（packing ）和解包（unpacking ）
例如，point = x, y, z 将会把 x, y 和 z 的值打包到 point 中，于是创建了一个新元组

1. >>> x = 1
2. >>> y = 2
3. >>> z = 3
4. >>> point = x,y,z
5. >>> point
6. (1, 2, 3)

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我们还可以执行反向操作（解包），将元组 point 的值解包为适当数量的变量

1. >>> point = (7, 14, 21)
3. >>> x, y, z = point
4. >>> x
5. 7
6. >>> y
7. 14
8. >>> z
9. 21

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可以看到，x, y, z = point 神奇地将point的内容解压缩为三个变量。注意，值按顺序转到变量。(第一个值归第一个变量，第二个值归第二个变量，依此类推)

Python 3.5 扩展了元组解包语法，以处理各种可迭代对象
所以不单单元组可以解包，可迭代对象也可以解包

在常规解包中，变量的数量必须与要解包的值的数量相匹配。否则会报错

1. >>> point = (7, 14, 21)
3. >>> x, y = point
4. Traceback (most recent call last):
5.     ...
6. ValueError: too many values to unpack (expected 2)

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解包最常见的用例就是利用解包在变量之间交换值
没有解包的话使用常规赋值在两个变量之间交换值，必须使用临时变量

1. >>> a = 200
2. >>> b = 400
4. >>> temp = a
5. >>> a = b
6. >>> b = temp
8. >>> a
9. 400
10. >>> b
11. 200

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通过解包来交换变量值

1. >>> a = 200
2. >>> b = 400
4. >>> a, b = b, a
6. >>> a
7. 400
8. >>> b
9. 200

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解包还有一个用处是并行分配，比如说下面的操作：我们在进行赋值时需要知道对应的索引

1. >>> employee = ("John Doe", 35, "Python Developer")
3. >>> name = employee[0]
4. >>> age = employee[1]
5. >>> job = employee[2]

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如果通过解包来实现，则无需使用索引。这样能使代码更易阅读和理解，且不易出错

1. >>> name, age, job = ("John Doe", 35, "Python Developer")

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Python 还有一个打包和解包运算符 （ * ），我们可以使用它让解包（打包）操作更加灵活
例如当左边的变量数和右边元组的元素数量不匹配时，可以使用 *  使得单个变量接收多个值

1. >>> numbers = (1, 2, 3, 4, 5)
3. >>> *head, last = numbers
4. >>> head
5. [1, 2, 3, 4]
6. >>> last
7. 5
9. >>> first, *middle, last = numbers
10. >>> first
11. 1
12. >>> middle
13. [2, 3, 4]
14. >>> last
15. 5
17. >>> first, second, *tail = numbers
18. >>> first
19. 1
20. >>> second
21. 2
22. >>> tail
23. [3, 4, 5]
25. >>> first, *_ = numbers
26. >>> first
27. 1

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关于这个操作符的更多用法，可以看我之前的文章：《python 星号 * 还能这么用》
函数返回元组

在某些情况下，需要从函数返回多个值。所以可以构建一个带有逗号分隔的一系列参数的 return 语句，这样返回的是一个元组

我们还可以使函数返回值是列表，这样需要我们显式地使用方括号来构建列表

内置 divmod() 函数是返回多个值的函数的一个很好的例子。该函数接受两个数字，并在执行整数除法时返回一个包含商和余数的元组：

1. >>> divmod(4, 2)
2. (2, 0)
4. # 由于该函数返回元组，因此可以使用解包语法将每个值存储在其专用变量中
5. >>> quotient, remainder = divmod(8, 2)
6. >>> quotient
7. 4
8. >>> remainder
9. 0

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又或者我打算写一个函数，这个函数返回一组数的最大值和最小值

1. >>> def find_extremes(iterable):
2. ...     data = tuple(iterable)
3. ...     if len(data) == 0:
4. ...         raise ValueError("input iterable must not be empty")
5. ...     return min(data), max(data)
6. ...
8. >>> extremes = find_extremes([3, 4, 2, 6, 7, 1, 9])
9. >>> extremes
10. (1, 9)
12. >>> type(extremes)
13. <class 'tuple'>

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可以看到函数的返回值有两个：最大值、最小值。当用逗号分隔一系列值时，将创建一个元组。因此，此函数返回一个 tuple 对象
深拷贝浅拷贝

当需要转换数据时，通常需要复制对象，同时保持原始数据不变。在处理可变数据类型(如列表和字典)时，副本非常有用
副本可以在不影响原数据的情况下对数据进行更改

• 直接赋值
  

我们先来看一个例子

1. >>> student_info = ("Linda", 18, ["Math", "Physics", "History"])
3. >>> student_profile = student_info[:]
4. >>> id(student_info) == id(student_profile)
5. True
6. >>> id(student_info[0]) == id(student_profile[0])
7. True
8. >>> id(student_info[1]) == id(student_profile[1])
9. True
10. >>> id(student_info[2]) == id(student_profile[2])
11. True

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可以看到，student_info、 student_profile 是对同一元组对象的引用。所以， student_profile 是 的 student_info 别名而不是副本

• 浅拷贝
  

copy 模块中的 copy() 函数生成等效结果

1. >>> from copy import copy
3. >>> student_info = ("Linda", 18, ["Math", "Physics", "History"])
5. >>> student_profile = copy(student_info)
6. >>> id(student_info) == id(student_profile)
7. True
8. >>> id(student_info[0]) == id(student_profile[0])
9. True
10. >>> id(student_info[1]) == id(student_profile[1])
11. True
12. >>> id(student_info[2]) == id(student_profile[2])
13. True

复制代码

可以看到，两个变量student_info、 student_profile 都包含对同一元组对象和相同元素的引用
上面的元组里面包含了一个列表元素，我们知道列表是可变的，我们来试着更改一下

1. >>> student_profile[2][2] = "Computer science"
3. >>> student_profile
4. ('Linda', 18, ['Math', 'Physics', 'Computer science'])
5. >>> student_info
6. ('Linda', 18, ['Math', 'Physics', 'Computer science'])

复制代码

可以看到，student_profile 更改会影响 student_info 中的原始数据

• 深拷贝
  

下面的例子中， student_info 通过 deepcopy() 函数制作了student_profile

1. >>> from copy import deepcopy
3. >>> student_info = ("Linda", 18, ["Math", "Physics", "History"])
4. >>> student_profile = deepcopy(student_info)
6. >>> id(student_info) == id(student_profile)
7. False
8. >>> id(student_info[0]) == id(student_profile[0])
9. True
10. >>> id(student_info[1]) == id(student_profile[1])
11. True
12. >>> id(student_info[2]) == id(student_profile[2])
13. False

复制代码

可以看到，两个变量student_info、 student_profile 指向的元组对象不是同一个
如果我们对里面的列表元素进行更改

1. >>> student_profile[2][2] = "Computer science"
2. >>> student_profile
3. ('Linda', 18, ['Math', 'Physics', 'Computer science'])
4. >>> student_info
5. ('Linda', 18, ['Math', 'Physics', 'History'])

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可以看到，对student_profile 的修改不会影响 student_info 中的数据
总结一下：

• 元组的浅拷贝不会创建一个新的对象（副本）。
  
• 元组的深拷贝创建一个新的元组对象
  
  
  
  • 对于元组内的不可变元素，它们仍然会共享相同的内存地址
    
  • 对于元组内的可变元素，则是创建了一个新的对象，不共享内存地址
    
  
  

其他操作

• 元组拼接和重复
  

在 Python 中连接两个元组，可以使用加号运算符 （ + ）

1. >>> personal_info = ("John", 35)
2. >>> professional_info = ("Computer science", ("Python", "Django", "Flask"))
4. >>> profile = personal_info + professional_info
5. >>> profile
6. ('John', 35, 'Computer science', ('Python', 'Django', 'Flask'))

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需要注意的是，+ 左右两边必须都是元组，即只能将元组跟元组拼接。如果元组跟列表或其他对象拼接的话，会报错

1. >>> (0, 1, 2, 3, 4, 5) + [6, 7, 8, 9]
2. Traceback (most recent call last):
3.     ...
4. TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple

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元组使用重复运算符 （ * ）将元素克隆多次

1. >>> numbers = (1, 2, 3)
3. >>> numbers * 3
4. (1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3)
6. >>> 4 * numbers
7. (1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3)

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• 元组反转和排序
  

内置 reversed() 函数将序列作为参数，并返回一个迭代器，该迭代器以相反的顺序从输入序列生成值

1. >>> days = (
2. ...     "Monday",
3. ...     "Tuesday",
4. ...     "Wednesday",
5. ...     "Thursday",
6. ...     "Friday",
7. ...     "Saturday",
8. ...     "Sunday",
9. ... )
11. >>> reversed(days)
12. <reversed object at 0x107032b90>
14. >>> tuple(reversed(days))
15. (
16.     'Sunday',
17.     'Saturday',
18.     'Friday',
19.     'Thursday',
20.     'Wednesday',
21.     'Tuesday',
22.     'Monday'
23. )

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使用元组作为参数进行调用 reversed() 时，将获得一个迭代器对象，该对象以相反的顺序生成项
如果要对元组进行排序，可以使用内置 sorted() 函数，该函数将值的可迭代对象作为参数并以列表形式返回排序后的值

1. >>> numbers = (2, 9, 5, 1, 6)
3. >>> sorted(numbers)
4. [1, 2, 5, 6, 9]

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如果元组里面的元素数据类型不一致（异构数据），则无法排序

来源:https://www.cnblogs.com/edisonfish/p/17753769.html
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