问题

通过名称来访问元素，减少结构中对位置的依赖性

解决方案

collections.namedtuple()——命名元组，只增加了极小的开销。
collections.namedtuple()是一个工厂方法，它返回的是python中标准元组类型的子类。我们提供给它一个类型名称以及相应的字段，它就返回一个可实例的类、已经定义好的字段传入值。

示例1：

from collections import namedtuple

Subsrceber = namedtuple('Subsrceber',['addr','joined'])
sub = Subsrceber('a@exame.com','2012-3-10')
print sub
#sub=Subsrceber(addr='a@exame.com', joined='2012-3-10')
print sub.addr
#sub.addr = a@exame.com
print sub.joined
#$sub.joined=2012-3-10

namedtuple的实例与普通元组是可互换的，而且支持所有普通元组所支持的操作，例如索引（indexing)和分解（unpacking）；

示例2：

print len(sub)
#len(sub)=2
addr,joined = sub
print addr
#addr=a@exame.com
print joined
#joined=2012-3-10

命名元组的主要作用在于将代码同它所控制的元素位置间解耦。所以，如果从数据库调用中得到一个大型的元组列表，而且通过元素的位置来访问数据，那么假如在表单中新增一类数据，那么代码就会崩溃。但如果首先将返回的元组转型为命名元组，就不会出现问题。

namedtuple的一种可能用法是作为字典的替代，后者需要更多的空间来存储。因此，如果要构建涉及字典的大型数据结构，使用namedtuple会更加高效。注意：namedtuple是不可变的。
示例2：

Stock = namedtuple('Stock',['name','share','price'])
s=Stock('Acme',100,123)
print s
#Stock(name='Acme', share=100, price=123)
s.price=11
#AttributeError: can't set attribute

需要更改属性，使用namedtuple示例提供的_replace()方法来实现。该方法会创建一个全新的命名元组，并对相应的值做替换。
示例3：

s = s._replace(share=44)
print s
#Stock(name='Acme', share=44, price=123)

最后，如果要定义一个高效的数据结构，而且将来会修改各种实例属性，那么使用namedtuple并不是最佳选择，可以考虑定义一个使用slots属性的类。