Le guide complet sur les namedtuple en Python

En Python, un namedtuple est une extension du tuple classique qui permet d’accéder à ses éléments par des noms explicites, tout en conservant la légèreté et l’immuabilité du tuple.

Tout ceci fait du namedtuple un type idéal pour structurer des données sans qu'on ait besoin de créer une classe complète !

Définition du namedtuple

Un namedtuple est un type personnalisé de tuple dont les champs peuvent être accédés via un nom plutôt qu’un index.

Cela rend le code plus clair, notamment dans les fonctions qui retournent plusieurs valeurs ou manipulent des données structurées.

Il faut y penser comme un tuple mais avec des étiquettes ! 😉

Créer un namedtuple

Pour créer un namedtuple, on utilise collections.namedtuple :

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(3, 5)

print(p.x)  # 3
print(p.y)  # 5

Dans cet exemple, on crée un nouveau type de données qu'on appelle Point.

Ce type agit comme un tuple mais avec des valeurs nommées. Ceci veut dire qu'au lieu d'accéder aux données par leur position (comme p[0]), on peut utiliser des noms clairs et explicites (comme p.x ou p.y dans notre exemple).

Ensuite, lorsqu'on écrit p = Point(3, 5), on instancie ce namedtuple avec les valeurs 3 et 5, qui iront directement sur les paramètres x et y qu'on a défini dans la création de ce dernier.

Ainsi lorsqu'on utilise print(p.x) Python va aller chercher le paramètre nommé x (ce qui nous donne 3).

Accéder aux valeurs (index et clés nommées)

Avec un namedtuple, il est possible d'accéder aux valeurs par deux moyens :

1. Par leur clé nommée (ce que nous venons de voir) ;
2. Mais aussi par leur index ! 😋

Accéder par les clés nommées

Comme nous l'avons vu dans notre exemple précédent, il est possible d'accéder aux éléments d'un namedtuple par les clés nommées :

print(utilisateurA.prenom)

Accéder par l'index

Un namedtuple peut également être utilisé comme un tuple classique :

print(utilisateurA[0])

Bien que possible, l'intérêt d'un namedtuple reste quand même d'en profiter avec des clés nommées ! Elles apportent plus de lisibilité.

namedtuple vs tuple : quelles différences ?

Pourquoi préférer un namedtuple à une classe simple ou à un tuple brut ?

Bien que le namedtuple repose sur sa structure, il apporte une couche de lisibilité et de structure qui en fait un outil bien plus adapté dans de nombreux cas concrets.

Un tuple standard est une séquence immuable, mais ses éléments doivent être accédés par index. Cela peut rapidement nuire à la clarté du code, surtout si le tuple contient plusieurs champs.

Le namedtuple, lui, permet de nommer les champs, ce qui rend leur usage explicite et auto-documenté.

Prenons un exemple parlant :

# Tuple classique
point = (3, 5)
print(point[0])  # x
print(point[1])  # y

# namedtuple
from collections import namedtuple
Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(3, 5)
print(p.x)  # 3
print(p.y)  # 5

Dans le premier cas, nous devons nous souvenir que l’index 0 correspond à x et que 1 correspond à y. Dans le second cas, les noms parlent d’eux-mêmes.

Autre avantage : un namedtuple fournit des méthodes pratiques supplémentaires comme _fields, _asdict() ou _replace() (nous allons les voir juste après), qui n’existent pas sur les tuples classiques.

Pour aller plus loin, faisons un tableau récapitulatif :

En résumé : utilisez un tuple pour des données très simples et temporaires, mais préférez un namedtuple dès que vous voulez plus de lisibilité, de structure, ou un équivalent de classe légère.

Les méthodes spéciales des namedtuple

Contrairement aux tuples classiques, les namedtuple fournissent plusieurs méthodes intégrées très pratiques. Elles facilitent la conversion, la mise à jour ou l’inspection des données, tout en conservant l’immuabilité.

Voir les noms des champs avec _fields

Cette propriété renvoie un tuple contenant les noms des champs définis lors de la création du namedtuple.

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
print(Point._fields)  # ('x', 'y')

Convertir en dictionnaire avec _asdict()

Cette méthode transforme une instance de namedtuple en dictionnaire ordonné (OrderedDict). Pratique pour l'affichage, la sérialisation ou le debug.

p = Point(3, 5)
print(p._asdict())  # {'x': 3, 'y': 5}

Créer une nouvelle instance avec une valeur modifiée grâce à _replace()

Comme un namedtuple est immuable, on ne peut pas modifier ses champs. Mais avec _replace(), on peut créer une copie avec une ou plusieurs valeurs modifiées.

p2 = p._replace(x=10)
print(p2)  # Point(x=10, y=5)

namedtuple vs dataclass : quelles différences ?

Depuis Python 3.7, les dataclass sont devenues une alternative moderne et souple aux namedtuple, tout en apportant plus de puissance et de flexibilité. Mais elles ne remplacent pas totalement les namedtuple : chaque outil a son utilité.

Faisons un résumé comparatif :

Par exemple ceci est une dataclass équivalente au namedtuple que nous avons vu tout à l'heure :

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class Point:
    x: int
    y: int

p = Point(3, 5)
print(p.x)  # 3

Questions fréquentes sur les namedtuple

Voici les questions les plus fréquentes quand on parle de namedtuple ! 😋

Quelle est la différence entre tuple et namedtuple ?

Un tuple est indexé par position. Un namedtuple ajoute des noms explicites aux champs, ce qui rend le code plus clair.

Peut-on modifier un namedtuple ?

Non, les namedtuple sont immutables. Utilisez _replace() pour créer une nouvelle version avec une valeur modifiée.

Dois-je utiliser namedtuple ou dataclass ?

Utilisez namedtuple pour des structures simples et immuables, et dataclass si vous avez besoin de plus de flexibilité, comme l’héritage, des valeurs par défaut, ou des méthodes personnalisées.

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