namedtuple 是轻量级不可变类，比 dict 更明确字段含义、比 class 更少样板代码，适合封装固定字段的简单数据；定义用 collections.namedtuple，字段名须合法且避免内置名冲突，初始化不支持关键字参数，访问支持点号/索引/解包，_replace() 返回新实例而非就地修改。
namedtuple 是什么，为什么不用 dict 或 class
它本质是轻量级不可变类，比 dict 更明确字段含义，比手写 class 少 boilerplate。适合封装一组固定字段的简单数据（比如配置项、数据库一行、API 返回结构）。
常见错误：用 dict 存 {"name": "Alice", "age": 30}，后续所有地方都靠字符串键访问——拼错键名不报错，IDE 无法补全，类型检查也难加。
实操建议：
- 字段名必须是合法 Python 标识符（不能以数字开头，不能含空格或连字符）
- 避免和内置名冲突，比如别叫
count、index（它们是namedtuple自带方法） - 字段数不宜过多（超过 6–8 个时，考虑用
dataclass或真正class）
怎么定义和初始化 namedtuple
核心是 collections.namedtuple 工厂函数，传入类型名和字段名（字符串或空格/逗号分隔）。
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示例：
from collections import namedtuple
User = namedtuple("User", "name age email")
u = User("Bob", 28, "bob@example.com")
注意点：
- 字段名字符串里有空格或逗号时，
namedtuple会自动按空白或逗号切分，但推荐统一用元组更清晰：namedtuple("User", ["name", "age", "email"]) - 不能用关键字参数初始化（
User(name="Bob", age=28)会报TypeError），除非用_make()或字典解包：User(**{"name": "Bob", "age": 28, "email": "..."} ) - 字段顺序必须严格匹配定义顺序，错位不会警告，只默默赋错值
访问字段和常用方法有哪些坑
支持点号访问（u.name）、索引（u[0]）、解包（name, age, email = u），但字段不可修改。
容易踩的坑：
-
_replace()返回新实例，不是就地修改：u._replace(age=29)必须重新赋值，否则原变量不变 -
_asdict()返回OrderedDict（Python 3.7+ 是普通dict），但仍是可变的，改它不影响原namedtuple - 字段名含下划线开头（如
"_id"）会被当成“私有”，但实际仍可访问；不过_fields、_source这类双下划线前缀的是保留字段，别自定义同名 - 用
isinstance(u, tuple)为True，但isinstance(u, list)为False——这点影响某些泛型逻辑判断
和 dataclass、TypedDict 对比时怎么选
如果只需要不可变、轻量、带字段名的容器，namedtuple 依然够用；但一旦需要默认值、类型注解、方法或可变性，就该换。
关键差异：
-
dataclass支持default_factory、field(default=...)，namedtuple所有字段都必须提供值 -
TypedDict是类型提示工具，运行时不校验，也不能实例化，纯用于mypy检查 -
namedtuple内存占用比dataclass略小，创建更快，但字段多时差别微乎其微 - Python 3.9+ 可用
typing.NamedTuple语法糖（支持类型注解），但它底层还是namedtuple，同样不可变
真正容易被忽略的是：namedtuple 的字段名在运行时是硬编码进类对象的，改字段名必须重定义整个类型——这意味着序列化后反序列化时，字段名不一致就会直接失败，没容错余地。
