长话短说
PEP-557在Python标准库中引入了数据类，基本上可以充当与集合.namedtuple和类型.namedtuple相同的角色。现在我想知道如何区分namedtuple仍然是更好解决方案的用例
数据类相对于NamedTuple的优势
当然，如果我们需要：
- 可变对象
- 继承支持
属性装饰器，可管理属性- 即时生成的方法定义或可自定义的方法定义
数据类的优势在同一个PEP中简要说明：为什么不使用namedtuple呢
问：在哪种情况下，namedtuple仍然是更好的选择
但是对于namedtuples，一个相反的问题是：为什么不使用dataclass呢？
我想从性能的角度来看，namedtuple可能更好，但还没有得到证实
范例
我们考虑以下情况：
我们将把页面维度存储在一个小容器中，其中包含静态定义的字段、类型提示和命名访问。不需要进一步的散列、比较等
命名双方法：
输入import NamedTuple的
PageDimensions=NamedTuple（“PageDimensions”，[（'width'，int），（'height'，int）]）
数据类方法：
从数据类导入数据类
@数据类
类页面尺寸：
宽度：int
高度：整数
哪种解决方案更可取？为什么
另外，这个问题在任何方面都不是这个问题的重复，因为我在这里问的是命名双倍更好的案例，而不是差异（我在问之前检查了文档和来源）
这取决于你的需要。他们每个人都有自己的好处
下面是关于PyCon 2018 Raymond Hettinger上数据类的一个很好的解释-数据类：结束所有代码生成器的代码生成器
在Dataclass中，所有实现都是用Python编写的，而在NamedTuple中，所有这些行为都是免费的，因为NamedTuple继承自tuple。而且由于元组结构是用C编写的，因此标准方法在命名元组（散列、比较等）中速度更快
还请注意，数据类基于dict，而命名元组基于元组。因此，使用这些结构有其优点和缺点。例如，使用NamedTuple，空间使用更少，但使用Dataclass，时间访问更快
请看我的实验：
[33]on
：a=PageDimensionsDC（宽度=10，高度=10）
At[34]on：sys.getsizeof（a）+sys.getsizeof（vars（a））
168[34]：Out
At[35]on：%timeit a.width
每个回路43.2纳秒±1.05纳秒（7次运行的平均值±标准偏差，每个10000000个回路）
At[36]on：a=PageDimensionsNT（宽度=10，高度=10）
In[37]：sys.getsizeof（a）
Out[37]：64
At[38]：%timeit a.width中
每个回路63.6纳秒±1.33纳秒（7次运行的平均值±标准偏差，每个10000000个回路）
但是随着NamedTuple属性数量的增加，访问时间保持不变，因为它会为每个属性创建一个具有属性名称的属性。例如，在我们的示例中，新类的命名空间部分如下所示：
来自操作员导入itemgetter的
类名称空间={
...
“宽度”：属性（itemgetter（0，doc=”字段号0的别名），
“高度”：属性（itemgetter（0，doc=”字段号1的别名）**
}
在哪些情况下，命名为tuple仍然是更好的选择
当您的数据结构需要/可以是不可变的、可散列的、可扩展的、可解包的、可比较的时，您可以使用NamedTuple。如果您需要更复杂的东西，例如，数据结构继承的可能性，那么使用Dataclass