Идиома для распаковки длинного кортежа

Question

Сценарий: у вас длинный кортеж в результате SQL-запроса и его нужно распаковать в отдельные значения. Каков наилучший способ сделать это, когда он соответствует PEP8? До сих пор у меня есть эти три варианта:

1. одного задания, используйте обратную косую черту, чтобы разделить на несколько строк

   person_id, first_name, last_name, email, \ 
       birth_date, graduation_year, home_street, \ 
       home_city, home_zip, mail_street, mail_city, \ 
       mail_zip = row 
   

2. одно назначение, группа левая сторона в скобках и разрывать строки без обратной косой черты

   (person_id, first_name, last_name, email, 
       birth_date, graduation_year, home_street, 
       home_city, home_zip, mail_street, mail_city, 
       mail_zip) = row 
   

3. разделить на несколько назначений, каждый фитинг в одну линию

   person_id, first_name, last_name, email = row[0:4] 
   birth_date, graduation_year, home_street = row[4:7] 
   home_city, home_zip, mail_street, mail_city = row[7:11] 
   mail_zip = row[11] 
   

Какой из трех вариантов является лучшим? есть что-нибудь получше?

Answer 1

Отвечая на вопрос «Какой из трех вариантов является лучшим?»

pep8 состояния:

Предпочтительный способ упаковки длинных линий с использованием подразумеваемой строки продолжения Питона внутри скобок, скобки и фигурные скобки. Длинные строки могут быть разбиты на несколько строк, обертывая выражения в круглых скобках. Они должны использоваться вместо использования обратной косой черты для продолжения строки.

Это означает, что второй предпочтительнее первого. Третий тоже хорошо соответствует pep8, хотя лично не рекомендовал бы его.

Answer 2

Чтобы ответить «есть что-то лучше», я хотел бы предложить, что namedtuple позволяет получить доступ к отдельным элементам данных с минимальными усилиями:

>>> from collections import namedtuple 
>>> Person = namedtuple("Person", ['person_id', 'first_name', 'last_name', 
            'email', 'birth_date', 'graduation_year', 
            'home_street', 'home_city', 'home_zip', 
            'mail_street', 'mail_city', 'mail_zip']) 
>>> row = range(12) # dummy data 
>>> p = Person(*row) # unpack tuple into namedtuple 
>>> p 
Person(person_id=0, first_name=1, last_name=2, email=3, birth_date=4, graduation_year=5, home_street=6, home_city=7, home_zip=8, mail_street=9, mail_city=10, mail_zip=11) 
>>> p.birth_date 
4 

Это означает, что вы доступ к атрибутам, а не отдельные имен , но имеет меньший вес, чем создание класса, сохраняет все данные из вашего запроса вместе и предоставляет значения через разумные имена.