Python “Tuple+”: tuple con nome.  Le tuple sono un tipo Python potente, ma… |  di Marcin Kozak |  Gennaio 2024

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PROGRAMMAZIONE PYTHON

Le tuple sono un tipo Python potente, ma le tuple con nome lo sono ancora di più!

Le tuple con nome uniscono i punti di forza dei nomi e delle tuple. fotografato da Fede Ainur SU Unsplash

I tre tipi di dati Python più popolari sono la lista, il dizionario e la tupla. Elenchi e dizionari sono mutabili, il che significa che i loro elementi possono essere modificati dopo la creazione. Le tuple, invece, sono immutabili, quindi non possono essere modificate dopo la creazione. Se è necessario modificare il contenuto di una tupla, è necessario creare una nuova istanza con le modifiche desiderate e assegnarla alla stessa variabile.

Questo articolo si concentra sulle tuple denominate Python, un tipo specializzato di tuple che combina la potenza delle tuple regolari con la flessibilità aggiuntiva dei campi con nome. Rispetto alle tuple regolari, le tuple con nome possono rendere il codice più semplice, più leggibile e più gestibile – e anche più pitonico. Tuttavia, è necessario fare attenzione, poiché a volte l’utilizzo eccessivo di tuple con nome può inavvertitamente ridurre la leggibilità del codice anziché migliorarla.

Continuate a leggere per saperne di più!

Per comprendere le tuple con nome, devi prima comprendere le normali tuple Python. Se non li conosci, ti consiglio vivamente di leggere prima i seguenti due articoli su questo tipo di dati:

La cosa fantastica delle tuple con nome è che funzionano come tuple regolari: tutto ciò che funziona per una tupla regolare funzionerà per una tupla con nome. Ma non è tutto, poiché le tuple con nome offrono funzionalità aggiuntive, da qui il soprannome di “tuple+”. Pertanto, presumo che tu abbia familiarità con i concetti chiave trattati in questi due articoli sopra e ci concentreremo sui vantaggi delle tuple con nome.

Innanzitutto, tieni presente che tutte le tuple sono immutabili. Potresti trovare facile dimenticare questa caratteristica cruciale quando inizi…

Fonte: towardsdatascience.com

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