namedtuple对象就如它的名字说定义的那样，你可以给tuple命名，具体看下面的例子：
import collections
Person=collections.namedtuple('Person','name age gender')
print 'Type of Person:',type(Person)
Bob=Person(name='Bob',age=30,gender='male')
print 'Representation:',Bob
Jane=Person(name='Jane',age=29,gender='female')
print 'Field by Name:',Jane.name
for people in [Bob,Jane]:
print "%s is %d years old %s" % people 来解释一下nametuple的几个参数，以Person=collections.namedtuple(‘Person’,'name age gender’)为例，其中’Person’是这个namedtuple的名称，后面的’name age gender’这个字符串中三个用空格隔开的字符告诉我们，我们的这个namedtuple有三个元素，分别名为name,age和gender。我们在 创建它的时候可以通过Bob=Person(name=’Bob’,age=30,gender=’male’)这种方式，这类似于Python中类对象 的使用。而且，我们也可以像访问类对象的属性那样使用Jane.name这种方式访问namedtuple的元素。其输出结果如下：
Type of Person: <type 'type'>
Representation: Person(name='Bob', age=30, gender='male')
Field by Name: Jane
Bob is 30 years old male
Jane is 29 years old female
但是在使用namedtyuple的时候要注意其中的名称不能使用Python的关键字，如：class def等；而且也不能有重复的元素名称，比如：不能有两个’age age’。如果出现这些情况，程序会报错。但是，在实际使用的时候可能无法避免这种情况，比如:可能我们的元素名称是从数据库里读出来的记录，这样很难保 证一定不会出现Python关键字。这种情况下的解决办法是将namedtuple的重命名模式打开，这样如果遇到Python关键字或者有重复元素名 时，自动进行重命名。
看下面的代码：
import collections
with_class=collections.namedtuple('Person','name age class gender',rename=True)
print with_class._fields
two_ages=collections.namedtuple('Person','name age gender age',rename=True)
print two_ages._fields其输出结果为：
('name', 'age', '_2', 'gender')
('name', 'age', 'gender', '_3') 我们使用rename=True的方式打开重命名选项。可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘_2' ； 第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3'这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 _ 加元素所在索引数的方式进行重命名。
附两段官方文档代码实例:
1)namedtuple基本用法
>>> # Basic example
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(11, y=22) # instantiate with positional or keyword arguments
>>> p[0] + p[1] # indexable like the plain tuple (11, 22)
33
>>> x, y = p # unpack like a regular tuple
>>> x, y
(11, 22)
>>> p.x + p.y # fields also accessible by name
33
>>> p # readable __repr__ with a name=value style
Point(x=11, y=22)
2)namedtuple结合csv和sqlite用法
EmployeeRecord = namedtuple('EmployeeRecord', 'name, age, title, department, paygrade')
import csv
for emp in map(EmployeeRecord._make, csv.reader(open("employees.csv", "rb"))):
print(emp.name, emp.title)
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('/companydata')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT name, age, title, department, paygrade FROM employees')
for emp in map(EmployeeRecord._make, cursor.fetchall()):
print(emp.name, emp.title)
