在我看来，NamedTuple 和 TypedDict 非常相似，Python 开发人员自己也意识到了这一点。
关于 PEP，我宁愿添加一个关于 NamedTuple 和 TypedDict 的通用部分，它们非常相似，并且后者已经在结构上表现。你怎么看？ source
但是 Guido 似乎对此不太确定。
我不太确定 NamedTuple 和 TypedDict 是否真的如此相似（除了它们都试图在静态类型的世界中处理过时的模式）。
所以，这是我懒惰的尝试，让其他人在官方文档似乎缺乏的地方提出一个清晰的比较。
【问题讨论】：
namedtuple & dict 看起来像你吗？
标签： python dictionary types namedtuple mypy
摘自 Steven F. Lott 和 Dusty Phillips 的优秀书籍 "Python Object-Oriented Programming"
- 在很多情况下，数据类提供了许多有用的功能，而代码编写更少。它们可以是不可变的，也可以是可变的，从而为我们提供了广泛的选择。
- 对于数据不可变的情况，NamedTuple 比冻结数据类的效率略高约 5% - 不多。在这里平衡的是昂贵的属性计算。虽然 NamedTuple 可以具有属性，但如果计算成本非常高且结果被频繁使用，它可以帮助提前计算它，这是 NamedTuple 不擅长的。查看数据类及其 post_init() 方法的文档，作为在极少数情况下提前计算属性值很有帮助的更好选择。
- 当事先不知道完整的键集时，字典是理想的选择。当我们开始设计时，我们可能有一次性的原型或使用字典的概念证明。当我们尝试编写单元测试和类型提示时，我们可能需要增加形式。在某些情况下，可能的键的域是已知的，TypedDict 类型提示作为一种表征有效键和值类型的方式是有意义的。
【讨论】：
有几个细微差别。请注意，这些容器并非永远存在：
如果可能的话，如果我想冻结这些值，我会选择NamedTuple。否则我会使用数据类。
from dataclasses import dataclass
from typing import NamedTuple, TypedDict
from enum import Enum
class Gender(Enum):
MALE = "male"
FEMALE = "female"
## Class definition: Almost the same
@dataclass
class UserDataC:
name: str
gender: Gender
class UserTuple(NamedTuple):
name: str
gender: Gender
class UserNDict(TypedDict):
name: str
gender: Gender
## Object Creation: Looks the same
anna_datac = UserDataC(name="Anna", gender=Gender.FEMALE)
anna_tuple = UserTuple(name="Anna", gender=Gender.FEMALE)
anna_ndict = UserNDict(name="Anna", gender=Gender.FEMALE)
## Mutable values vs frozen values
anna_datac.gender = Gender.MALE
# anna_tuple.gender = Gender.MALE # AttributeError: can't set attribute
anna_ndict["gender"] = Gender.MALE
# AttributeError: 'dict' object has no attribute 'gender'
# anna_ndict.gender = Gender.MALE
## New attribute
# Note that you can add new attributes like this.
# Python will not complain. But mypy will.
anna_datac.password = "secret" # Dataclasses are extensible
# anna_tuple.password = "secret" # AttributeError - named tuples not
# anna_ndict.password = "secret" # AttributeError - TypedDict not
anna_ndict["password"] = "secret"
## isinstance
assert isinstance(anna_tuple, tuple)
assert isinstance(anna_ndict, dict)
我认为写作和阅读更直观。再加上你给了 mypy 更多检查的可能性：
class UserTuple(NamedTuple):
name: str
gender: Gender
# vs
UserTuple = namedtuple("UserTuple", ["name", "gender"])
如果我不需要事物是可变的，我喜欢它们不可变。这样可以防止意外的副作用
【讨论】：
NamedTuple吗？
TypedDict（在 3.8+ 中）是
一个简单的类型命名空间。在运行时它相当于一个普通的 dict。
而NamedTuple 是“元组子类”。请注意
命名元组实例没有每个实例的字典，因此它们是轻量级的，并且不需要比常规元组更多的内存。
和 (from here)
NamedTuple 子类也可以有文档字符串和方法
用我自己的话来说，NamedTuple 更像是一个自定义对象，而TypedDict 更像是一个类型化的字典。
我还没有检查过，但是从这些描述中，我希望NamedTuples 比TypedDicts 有一些（小的）运行时和内存优势。
但是，例如，如果您使用的 API 需要 dict，则 TypedDict 可能更可取，因为它是 dict（尽管您也可以从 @987654334 创建 dict @ 通过其_asdict() 方法）。
【讨论】：
Python 及其社区正在努力解决“结构”问题：如何将相关值最好地分组到允许逻辑/轻松访问组件（通常按名称）的复合数据对象中。有许多种相互竞争的方法：
collections.namedtuple 实例tuple 和 list 等序列对每个位置/插槽都有隐含含义（过时但非常常见）“应该有一种——最好只有一种——明显的方法。”
typing 库和 Mypy 与整个 Python 社区一样，都在努力解决如何更有效地定义类型/模式，包括复合对象。您链接到的讨论是摔跤的一部分，并试图找到前进的道路。
NamedTuple 是由collections.namedtuple 工厂产生的结构化对象的类型超类； TypedDict Mypy 尝试定义使用固定模式字典时出现的键和相应类型的值。如果您只是在考虑“我有一组固定的键，应该映射到一组固定的类型值”，它们是相似的。但是由此产生的实现和约束是非常不同的。袋子和盒子一样吗？可能是。也许不吧。取决于您的观点以及您希望如何使用它们。倒酒，开始讨论！
NamedTuple，顺便说一下，现在是 Python 的正式部分。
from typing import NamedTuple
class Employee(NamedTuple):
name: str
id: int
TypedDict 最初是作为一个实验性的 Mypy 功能来解决输入到异构的、面向结构的字典使用的问题。然而，从 Python 3.8 开始，它被采用到标准库中。
try:
from typing import TypedDict # >=3.8
except ImportError:
from mypy_extensions import TypedDict # <=3.7
Movie = TypedDict('Movie', {'name': str, 'year': int})
基于类的类型构造函数is also available:
class Movie(TypedDict):
name: str
year: int
尽管存在差异，NamedTuple 和TypedDict 都锁定了要使用的特定键，以及每个键对应的值类型。因此，他们的目标基本相同：为复合/结构类型提供有用的类型化机制。
Python 的标准 typing.Dict 专注于更同质的并行映射，定义键/值类型，而不是键本身。因此，它在定义碰巧存储在字典中的复合对象时不是很有用。
ConnectionOptions = Dict[str, str]
【讨论】：
TypedDict 语法？因为还有基于类的语法使它们看起来与NamedTuple 完全一样（从语法的角度来看）
NamedTuple 是一种特定类型。顾名思义，它是一个扩展为具有命名条目的元组。
TypedDict 不是一个真实的对象，你不能（或至少不应该）使用它，而是用于添加类型信息（用于 mypy 类型检查器）以在字典有各种情况下注释类型具有不同类型的键，即基本上所有应该使用NamedTuple 的地方。注释您不想重构的现有代码非常有帮助。
【讨论】：