Python 长元组解包的习惯用法

场景：作为SQL查询的结果，您有一个长元组，并且希望将其解压为单个值。在遵守PEP8的同时，最好的方法是什么？到目前为止，我有以下三种选择：

单个赋值，使用反斜杠拆分为多行

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

单一作业，在偏执句中分组左侧，并在没有反斜杠的情况下换行

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

拆分为多个指定，将每个配件拆分为一行

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]

三个选项中哪一个是最好的？有更好的吗？

要回答“有更好的吗”，我建议a允许您以最小的麻烦访问单个数据项：

>>> 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

这意味着您可以访问属性，而不是单独的名称，但重量比构建类轻，将查询中的所有数据保持在一起，并通过合理的名称公开值。

回答您的问题“三个选项中哪一个是最好的？”

国家：

包装长行的首选方法是在括号、方括号和大括号内使用Python的隐含行继续。通过将表达式括在括号中，可以在多行上打断长行。应该优先使用这些选项，而不是使用反斜杠作为行延续

---

这意味着第二种方法优于第一种方法。第三个也不错，不过我个人不推荐。

基于意见。我不喜欢在行尾加反斜杠的解决方案，因为如果代码后面有一个不可见的字符（例如空格），代码就会中断。对我来说，第二个版本是最好的选择。你考虑过一个单一的名字而不是单独的名字吗？@Matthias他问过“同时符合PEP-8”，并且PEP-8非常明确地说明了使用哪一个。也许你可以把它编入字典。@jonrsharpe为什么你投票结束这个问题，认为主要是基于观点的？问题的作者并不是在问无条件偏好，而是在问任何给定的方法是否有某些优点或缺点，对此的回答根本不是主观的。上面的第一条评论已经是一个矛盾：Matthias说“基于意见”，只是为了进一步说明反斜杠方法的客观缺点。只要您必须对相同的属性序列多次这样做，这看起来很好。然而，如果你知道你不会在多个地方解包这样的行，这可能太重了（你需要导入一个集合，定义一个命名的元组等，而不是一个或几个赋值，只为一个解包）。@koniik根据文档，

namedtuple

s“比常规元组不需要更多的内存”。定义容器的长度与当前解包的长度相同，因此只需添加两行（

import

and unpack）。不过，如果你确定你只会使用一次，你可能是对的。好吧，至少，它包含了更多不完全是琐碎的步骤，这可能会让事情变得不那么明显。但同样，这取决于具体情况。+1第三种方法的效率要低得多，需要更多的字节码才能完成相同的任务。