python - 可读性和效率，哪个更好？块状，元组等？

我在程序中大量使用xyz向量。我使用它们足够多，以至于给每个变量一个变量（例如offset_x，offset_y等）变得乏味且代码混乱。现在，我可以将每组x，y和放到tupple中（例如offset =（x，y，z）），但是我发现在各处执行诸如offset [0]之类的操作会使代码不那么可读如我所愿，使用dict似乎效率太低。 Numpy是另一种选择，很多人建议这样做，但根据Poor numpy.cross() performance处的信息，Nunpy可能不太适合我正在处理的短数组，并且我没有足够的零件余量我的脚本的速度变慢了，因为某些片段每秒运行几次。有没有什么既有效又可读的？

最佳答案

如果您要查找更具可读性的元组，请查看namedtuple。要点是文档中给出的示例。

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(11, y=22)     # instantiate with positional or keyword arguments
>>> p[0] + p[1]             # indexable like the plain tuple (11, 22)
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>>> x, y = p                # unpack like a regular tuple
>>> x, y
(11, 22)
>>> p.x + p.y               # fields also accessible by name
33
>>> p                       # readable __repr__ with a name=value style
Point(x=11, y=22)

如果您对效率感兴趣，请查看implementation。它使用__slots__并使用exec进行组装，因此与常规元组相比，其开销应最小。

由于它是用Python编码的，因此您可以删除一些可能不必要的方法，例如__repr__，_asdict，_replace和__getnewargs__，以进一步减少占用空间。

关于python - 可读性和效率，哪个更好？块状，元组等？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/6964489/