Python-VBA函数之旅-tuple函数

目录

一、tuple函数的常见应用场景

二、tuple函数使用注意事项

三、如何用好tuple函数?

1、tuple函数:

1-1、Python:

1-2、VBA:

2、推荐阅读:

个人主页: https://myelsa1024.blog.csdn.net/

一、tuple函数的常见应用场景

        在Python中,tuple()函数的主要应用场景涉及需要不可变序列类型的情况,常见的应用场景有:

1、作为字典的键:由于元组是不可变的,它们可以用作字典的键;而列表由于是可变的,不能用作字典的键。

2、存储异质的元素集合:元组可以包含不同类型的元素,这使得它们成为存储异质性数据集合的理想选择。

3、返回多个值: 函数可以使用元组来返回多个值,这在许多情况下都很有用。

4、函数参数的打包和解包:元组在函数参数打包和解包方面非常有用,你可以使用`*`操作符将元组解包为函数的位置参数,或者使用`**`操作符将字典解包为函数的关键字参数,反过来,你也可以使用`*`将可迭代对象打包为元组,并作为函数参数传递。

5、元组推导式(Tuple Comprehension):虽然Python中没有直接称为“元组推导式”的语法结构,但你可以使用生成器表达式和tuple()函数来创建元组,这通常用于从其他可迭代对象生成元组。

6、表示记录或点的坐标:元组可以用来表示具有多个属性的记录或点的坐标。

7、作为命名元组:虽然这不是直接使用tuple()函数,但collections.namedtuple是一个高阶用法,它允许你创建具有名称的元组子类,这可以使元组更加易于理解和使用。

8、数据库或API交互:当与数据库或外部API交互时,经常需要以元组的形式接收或发送数据。例如,数据库查询的结果通常可以表示为元组的列表。

9、数据分析和科学计算:在数据分析、科学计算和机器学习等领域,元组经常用于表示多维数据点或向量。例如,在NumPy库中,尽管更常见的是使用NumPy数组,但元组也经常用于表示形状、索引等。

        tuple()函数虽然被称为函数,但实际上是一个不可变的序列类型,特别是在需要不可变序列或需要同时存储多个相关值的情况下,tuple()函数提供了一种从其他可迭代对象创建元组的简便方法。

二、tuple函数使用注意事项

        在Python中,tuple函数用于创建一个元组(tuple),元组是一个不可变的序列类型,可以包含任意类型的元素,并且一旦创建就不能被修改(尽管元组中的元素本身可能是可变的,比如列表或字典),使用tuple()函数时需注意以下几点:

1、元素类型:元组可以包含任何Python数据类型,包括整数、浮点数、字符串、列表、字典、元组本身等。

2、不可变性:元组一旦创建,其内容就不能被修改,这意味着你不能向元组中添加、删除或替换元素。

3、元组只有一个元素时的写法:如果你想要创建一个只包含一个元素的元组,你需要在该元素后面加上一个逗号,以区分它与括号内的普通表达式。

4、空元组:空元组可以用两个不包含任何元素的圆括号来表示。

5、性能考虑:由于元组是不可变的,它们在某些情况下可能比列表更有效率,因为它们不需要为可能的修改预留空间,然而,这也意味着在某些需要频繁修改序列的情况下,使用列表可能会更合适。

6、作为字典的键:由于元组是不可变的,它们可以作为字典的键;而列表由于是可变的,因此不能作为字典的键。

7、与list()函数的对比:tuple()和list()函数都是用于创建序列类型的,但它们的特性不同:list()创建的列表是可变的,而tuple()创建的元组是不可变的,选择使用哪个函数取决于你的具体需求。

8、解包:你可以使用多个变量来“解包”一个元组,这样每个变量都会获得元组中的一个元素。

三、如何用好tuple函数?

        要用好Python中的tuple()函数,请你遵循以下建议:

1、明确元组的用途:元组主要用于存储一组不可变的值,如果你需要存储一组值,并且这些值在程序的整个生命周期中都不会改变,那么元组是一个很好的选择。

2、使用元组作为字典的键:由于元组是不可变的,所以它们可以用作字典的键,这允许你基于多个值来索引字典。

3、利用元组的不可变性:由于元组是不可变的,它们可以作为函数的默认参数值,因为不用担心函数内部会修改它们,此外,当你想传递一组值给函数,并且不希望这些值在函数内部被修改时,元组也是一个好选择。

4、将序列转换为元组:如果你有一个列表、集合或其他可迭代对象,并且想要一个不可变的版本,你可以使用tuple()函数将其转换为元组。

5、使用元组解包:元组解包允许你将元组的元素分配给多个变量,这在处理返回多个值的函数时特别有用。

6、与列表的选择:虽然元组和列表都用于存储序列,但它们之间有一些关键差异:列表是可变的,而元组是不可变的。因此,在选择使用哪个时,请考虑是否需要修改元素?如果你不需要修改元素,并且希望提高代码的可读性和安全性(通过防止意外修改),那么元组可能是更好的选择。

7、避免不必要的元组:尽管元组在某些情况下很有用,但也要避免过度使用它们。例如,如果你只需要存储一个值,并且该值不是用作字典的键或需要不可变性的其他情况,那么使用一个简单的变量可能就足够了。

8、使用命名元组(namedtuples):在需要为元组的元素提供有意义的名称时,可以使用collections.namedtuple,命名元组允许你以更具可读性的方式访问元组的元素,而不是使用索引。

1、tuple函数:
1-1、Python:
# 1.函数:tuple
# 2.功能:用于将一个序列转换为元组
# 3.语法:tuple([iterable])
# 4.参数:iterable,表示可以转换为元组的数据
# 5.返回值:返回一个元组,若不传入任何参数,则返回一个空元组
# 6.说明:
# 6-1、iterable类型可以是range对象、字符串、列表、字典、元组或其他可迭代类型的数据;如果参数是元组,参数则会被原样返回
# 7.示例:
# 用dir()函数获取该函数内置的属性和方法
print(dir(tuple))
# ['__add__', '__class__', '__class_getitem__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__',
# '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__',
# '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__',
# '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']# 用help()函数获取该函数的文档信息
help(tuple)# 应用一:作为字典的键
# 创建一个字典,其中元组作为键
my_dict = {(1, 2, 3): 'value1',('a', 'b', 'c'): 'value2',(True, False, True): 'value3',# 注意:元组内的元素也必须是可哈希的(例如,列表就不行,因为列表是可变的)# 例如,下面的元组不能用作字典的键,因为它包含了一个列表# ((1, 2), [3, 4]): 'value_invalid'  # 这会抛出一个TypeError
}
# 访问字典中的值
print(my_dict[(1, 2, 3)])
print(my_dict[('a', 'b', 'c')])
print(my_dict[(True, False, True)])
# 尝试访问不存在的键会抛出KeyError
# print(my_dict[(4, 5, 6)])  # 这会抛出一个KeyError
# 添加一个新的键值对到字典中
my_dict[(4, 5, 6)] = 'value4'
print(my_dict[(4, 5, 6)])
# 遍历字典
for key, value in my_dict.items():print(f"Key: {key}, Value: {value}")
# 删除一个键值对
del my_dict[(1, 2, 3)]
print(my_dict)
# value1
# value2
# value3
# value4
# Key: (1, 2, 3), Value: value1
# Key: ('a', 'b', 'c'), Value: value2
# Key: (True, False, True), Value: value3
# Key: (4, 5, 6), Value: value4
# {('a', 'b', 'c'): 'value2', (True, False, True): 'value3', (4, 5, 6): 'value4'}# 应用二:存储异质的元素集合
# 使用字面量创建一个包含异质元素的元组
heterogeneous_tuple = (1, 'two', 3.0, [4, 5, 6], {'seven': 7})
# 使用tuple()函数从列表或其他可迭代对象创建一个元组
heterogeneous_list = [1, 'two', 3.0, [4, 5, 6], {'seven': 7}]
heterogeneous_tuple_from_list = tuple(heterogeneous_list)
# 打印元组
print("使用字面量创建的元组:", heterogeneous_tuple)
print("从列表创建的元组:", heterogeneous_tuple_from_list)
# 访问元组中的元素
print("第一个元素(整数):", heterogeneous_tuple[0])
print("第二个元素(字符串):", heterogeneous_tuple[1])
print("第三个元素(浮点数):", heterogeneous_tuple[2])
print("第四个元素(列表):", heterogeneous_tuple[3])
print("第五个元素(字典):", heterogeneous_tuple[4])
# 尝试修改元组中的元素(将会失败,因为元组是不可变的)
# heterogeneous_tuple[0] = 2  # 这会抛出一个 TypeError
# 尝试修改元组中的列表元素(这将成功,因为列表本身是可变的)
heterogeneous_tuple[3].append(7)  # 修改元组中的列表
print("修改后的第四个元素(列表):", heterogeneous_tuple[3])
# 尝试修改元组中的字典元素(这也将成功,因为字典本身是可变的)
heterogeneous_tuple[4]['eight'] = 8
print("修改后的第五个元素(字典):", heterogeneous_tuple[4])
# 使用字面量创建的元组: (1, 'two', 3.0, [4, 5, 6], {'seven': 7})
# 从列表创建的元组: (1, 'two', 3.0, [4, 5, 6], {'seven': 7})
# 第一个元素(整数): 1
# 第二个元素(字符串): two
# 第三个元素(浮点数): 3.0
# 第四个元素(列表): [4, 5, 6]
# 第五个元素(字典): {'seven': 7}
# 修改后的第四个元素(列表): [4, 5, 6, 7]
# 修改后的第五个元素(字典): {'seven': 7, 'eight': 8}# 应用三:返回多个值
def return_multiple_values_with_tuple():# 使用tuple()函数创建一个元组并返回return tuple([1, 'two', 3.0])
# 调用函数并解包元组
a, b, c = return_multiple_values_with_tuple()
# 打印结果
print("a:", a)
print("b:", b)
print("c:", c)
# 如果你不想解包元组,可以直接接收整个元组
result_tuple = return_multiple_values_with_tuple()
print("result_tuple:", result_tuple)
# a: 1
# b: two
# c: 3.0
# result_tuple: (1, 'two', 3.0)# 应用四:函数参数的打包和解包
# 示例1:打包
def my_function(a, b, c):print(f"a: {a}, b: {b}, c: {c}")
# 使用元组字面量打包参数
params = (1, 'two', 3.0)
# 使用*操作符解包元组参数并传递给函数
my_function(*params)
# a: 1, b: two, c: 3.0# 示例2:解包
def unpack_tuple(params):# 手动解包元组a, b, c = paramsprint(f"a: {a}, b: {b}, c: {c}")
# 创建一个元组
params = (1, 'two', 3.0)
# 调用函数并传递元组
unpack_tuple(params)
# a: 1, b: two, c: 3.0# 应用五:元组推导式
# 示例1:使用tuple()函数和生成器表达式
# 使用生成器表达式和tuple()函数创建一个元组
my_tuple = tuple(x * x for x in range(1, 8))
print(my_tuple)
# (1, 4, 9, 16, 25, 36, 49)# 示例2:使用元组推导式
# 使用元组推导式创建一个元组
my_tuple = (x * x for x in range(1, 8))  # 注意:这里实际上是一个生成器表达式,不是元组推导式
print(tuple(my_tuple))  # 我们需要将生成器转换为元组以打印结果
# 真正的元组推导式(但这种写法在Python中并不存在,因为它会报错)
# my_tuple = (x * x for x in range(1, 4))  # 这会创建一个生成器,而不是元组
# 要得到元组,我们需要将其转换为元组,如上面的例子所示
# 但如果我们想要立即得到一个元组,我们可以使用圆括号和条件表达式(不是推导式)
my_immediate_tuple = tuple(x * x for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])  # 这里使用了列表而不是范围,但立即转换为元组
print(my_immediate_tuple)
# (1, 4, 9, 16, 25, 36, 49)
# (1, 4, 9, 16, 25, 36, 49)# 应用六:表示记录或点的坐标
# 示例1:二维坐标点
# 创建一个表示二维坐标点的元组
point_2d = tuple((1, 2))  # 也可以直接写为 point_2d = (1, 2)
# 访问坐标点的值
x = point_2d[0]
y = point_2d[1]
print(f"二维坐标点: ({x}, {y})")
# 二维坐标点: (1, 2)# 示例2:三维坐标点
# 创建一个表示三维坐标点的元组
point_3d = tuple((1, 2, 3))  # 也可以直接写为 point_3d = (1, 2, 3)
# 访问坐标点的值
x = point_3d[0]
y = point_3d[1]
z = point_3d[2]
print(f"三维坐标点: ({x}, {y}, {z})")
# 三维坐标点: (1, 2, 3)# 示例3:从列表转换为元组
# 有一个表示坐标的列表
coord_list = [4, 5, 6]
# 使用tuple()函数将列表转换为元组
point_from_list = tuple(coord_list)
# 访问坐标点的值
x = point_from_list[0]
y = point_from_list[1]
z = point_from_list[2]
print(f"从列表转换的坐标点: ({x}, {y}, {z})")
# 从列表转换的坐标点: (4, 5, 6)# 应用七:作为命名元组
from collections import namedtuple
# 定义一个命名元组类型,用于表示一个点
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
# 创建一个命名元组实例
p = Point(1, 2)
# 访问命名元组的属性
print(p.x)  # 输出: 1
print(p.y)  # 输出: 2
# 命名元组也支持解包到单独的变量中
x, y = p
print(x)  # 输出: 1
print(y)  # 输出: 2
# 命名元组是不可变的,尝试修改属性会抛出异常
# p.x = 3  # 这会抛出一个 AttributeError
# 你可以像普通元组一样对命名元组进行迭代
for coord in p:print(coord)  # 输出: 1, 然后输出: 2
# 你还可以将命名元组转换为普通元组或列表
print(tuple(p))  # 输出: (1, 2)
print(list(p))  # 输出: [1, 2]
# 1
# 2
# 1
# 2
# 1
# 2
# (1, 2)
# [1, 2]# 应用八:数据库或API交互
# 示例1:使用tuple()处理从数据库查询结果中获取的数据
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库(仅为示例)
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
# 执行查询
cursor.execute("SELECT id, name FROM users")
# 从查询结果中获取所有行,每行都是一个元组(SQLite的默认行为)
rows = cursor.fetchall()
# 假设我们想将结果转换为命名元组以便于访问
from collections import namedtuple
User = namedtuple('User', ['id', 'name'])
# 使用列表推导式将普通元组转换为命名元组
users = [User(*row) for row in rows]
# 现在我们可以像访问对象属性一样访问数据
for user in users:print(f"ID: {user.id}, Name: {user.name}")
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()# 示例2:一个假设的API交互示例,其中使用tuple()打包参数
import requests
# 假设有一个API需要元组格式的参数(这在实际中很少见)
# 但为了示例,我们假设它需要一对(x, y)坐标
api_url = 'https://api.example.com/coordinates'
# 使用tuple()打包坐标
coordinates = (10, 24)
# 构造请求(但注意,大多数API会期望JSON或表单编码的数据)
# 这里我们假设API接受URL中的查询参数
response = requests.get(f'{api_url}?x={coordinates[0]}&y={coordinates[1]}')
# 处理响应...
if response.status_code == 200:print(response.json())
else:print(f"Error: {response.status_code}")# 应用九:数据分析和科学计算
# 示例1:使用元组存储多维数据点
# 创建一个三维数据点的元组
point_3d = (1.0, 2.0, 3.0)
# 访问元组中的元素
x, y, z = point_3d
print(f"X坐标: {x}, Y坐标: {y}, Z坐标: {z}")
# X坐标: 1.0, Y坐标: 2.0, Z坐标: 3.0# 示例2:使用元组作为字典的键(在数据分析中)
# 创建一个字典,其中元组作为键,值表示数据点的某种属性
data_points = {(1, 2): "A点",(3, 4): "B点",(5, 6): "C点"
}
# 访问字典中的值
print(data_points[(1, 2)])  # 输出: A点
# 遍历字典
for key, value in data_points.items():print(f"点 {key} 的属性是: {value}")
# A点
# 点 (1, 2) 的属性是: A点
# 点 (3, 4) 的属性是: B点
# 点 (5, 6) 的属性是: C点# 示例3:与 NumPy 数组结合使用
import numpy as np
# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 假设我们想找到某行或某列的最大值,并将其与索引一起存储为元组
max_values = [(np.argmax(row), np.max(row)) for row in arr]
# 打印结果
for index, value in max_values:print(f"在第 {index} 列的最大值是: {value}")# 注意:这里的索引和值是以元组形式存储的,但索引本身也可以是一个元组(对于多维数组)
# 在第 1 列的最大值是: 2
# 在第 1 列的最大值是: 4
# 在第 1 列的最大值是: 6# 示例4:使用元组存储统计摘要
import statistics
# 假设我们有一组数据
data = [3, 5, 6, 8, 10, 10, 11, 24]
# 计算均值和标准差,并将它们存储在一个元组中
stats = (statistics.mean(data), statistics.stdev(data))
# 打印统计摘要
print(f"均值: {stats[0]}, 标准差: {stats[1]}")
# 均值: 9.625, 标准差: 6.435115716575289
1-2、VBA:
略,待后补。
2、推荐阅读:

2-1、Python-VBA函数之旅-list()函数

Python算法之旅:Algorithms

Python函数之旅:Functions

个人主页: https://myelsa1024.blog.csdn.net/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/698640.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数据结构】线性表----链表详解

数据结构—-链表详解 目录 文章目录 链表的定义链表的构成链表的分类双向和单向带头和不带头循环和不循环 链表的命名基本操作的实现初始化打印取值查找插入指定位置插入删除删除销毁 部分其他链表的代码实现循环链表双向链表 优点/缺点(对比顺序表)优点…

探索 Linux 三剑客:grep、sed 和 awk 的强大魅力

序言 在 Unix 和 Linux 系统中,有一组被称为“三剑客”的命令行工具,它们是 grep、sed 和 awk。虽然它们在外表上看起来很简单,但它们的功能却非常强大,为文本处理提供了无限可能。本文将深入探讨这三个工具的用法和功能&#xf…

Franz Electron + React 源码启动运行填坑指南

环境要求 安装miniconda python 环境electron/rebuild用得着,miniconda 默认自带的 python 是 3.11 版本,比较新; 安装virsual studio 2019 要把C桌面相关的都安装了,大概需要20G,不要安装到 C 盘,都安装到…

古月居讲师/签约作者招募计划

机器人,作为一个集成了多学科技术的复杂系统,其开发过程充满了挑战。为了帮助开发者们更好地克服这些挑战,提升项目的开发效率和质量,古月居特别招募[博客签约作者/课程讲师]。如果您平常热爱记录、分享开发者经验的习惯&#xff…

vue3 中 使用 antd中的select 组件的带搜索框 展开后可对选项进行筛选搜索功能

鼠标进入以后下拉显示&#xff1a; 输入字符串以后&#xff1a; 可以看出对数据进行了筛选。 具体代码&#xff1a; 结构上&#xff1a;<a-selectv-model:value"formState.formFlow"show-searchallowClearplaceholder"输入选择流程":options"op…

批量文件夹随机重命名:一键操作,提升管理效率的技巧

在数字化时代&#xff0c;文件夹的管理是日常工作中不可或缺的一部分。对于拥有大量文件夹的用户来说&#xff0c;批量文件夹重命名是提高工作效率的关键步骤。而随机重命名不仅能增加文件组织的多样性&#xff0c;还能在一定程度上保护隐私。本文将介绍云炫文件管理器如何通过…

答辩PPT内容生成困难?文心一言逐步引导内容生成

这些网站我愿称之为制作答辩PPT的神&#xff01; 很多快要毕业的同学在做答辩PPT的时候总是感觉毫无思路&#xff0c;一窍不通。但这并不是你们的错&#xff0c;对于平时没接触过相关方面&#xff0c;第一次搞答辩PPT的人来说&#xff0c;这是很正常的一件事。一个好的答辩PPT…

GPT-4o 屠龙式震撼!多模态、实时交互、全员免费可用,丝滑语音交互的 ChatGPT 这把赢麻了

从 5 月初爆出将在 9 日发布搜索引擎&#xff1b;到 5 月 11 日&#xff0c;官宣将在当地时间 5 月 13 日 10 时发布 ChatGPT 与 GPT-4 更新&#xff1b;再到 Sam Altman 亲自下场辟谣「不是 GPT-5&#xff0c;也不是搜索引擎」&#xff0c;而是「像魔法一样的新东西」&#xf…

transformer通俗理解

transformer中最麻烦的encoder模块其实张量和矩阵的变化维度比较复杂。我感觉这篇文章讲的特别详细Q、K、V 与 Multi-Head Attention 多头注意力机制 - 知乎 我总结一下文章几个很重要的点吧&#xff01;算是我学的一点收获 1.什么是QKV&#xff1f; 2.怎么理解多头&#xff…

解密跨境电商ERP开发的5大常见问题及解决方案

跨境电商平台开发是一个充满挑战的领域&#xff0c;企业在此过程中常常面临着各种技术、管理和资源等方面的问题。下面是解析这些问题并提供解决方案的五大主要问题&#xff1a; 1. 集成难题&#xff1a; 在跨境电商平台开发中&#xff0c;一个最为常见的问题是集成不同系统和…

移动应用开发实验四AlarmManager实现闹钟提醒

实验目的和要求 在Android Studio中&#xff0c;通过AlarmManager实现闹钟提醒。 点击“SET ALARM”后&#xff0c;采用Toast方式提示用于设定的闹钟成功&#xff0c;并包含设定的闹钟启用时间。 当闹钟生效时&#xff0c;采用AlertDialog实现闹钟题型&#xff0c;并通过Ale…

React脚手架,配置环境变量(生产模式,开发模式)

项目搭建方式&#xff1a;react脚手架(create-react-app) 1. 下载依赖&#xff1a; npm install dotenv npm install dotenv-expandnpm install dotenv-cli -S 2.配置环境变量&#xff1a; 项目根部录下创建文件.env .env.pro .env.dev 配置package.json - scripts…