namedtuple 是带字段名的不可变 tuple，非类替代品；适合封装固定字段数据，不支持赋值、方法或继承，字段名须合法且不可重复，defaults 参数从右向左设默认值。
用 namedtuple 创建不可变结构体，别当普通类用
它不是类的替代品，而是带字段名的 tuple —— 一旦生成就不能改值，也没有方法、继承或私有属性。适合封装一组固定字段的数据，比如坐标、HTTP 响应头、数据库一行结果。
常见错误是试图给实例赋值：point.x = 10 直接报 AttributeError: can't set attribute；或者误以为能加方法，结果发现没 __dict__，也没办法动态绑定。
- 定义时字段名必须是合法标识符（不能以数字开头，不能含空格或连字符）
- 字段名重复会静默去重，但 Python 3.7+ 已默认开启
rename=True报错提示 - 字段名里有空格？先用下划线替换，再用
rename=True自动修正成_1这类名字，不如手动清理
namedtuple 的三个关键参数：typename、field_names、defaults
typename 是生成类的名字，只影响 repr 和类型检查，不参与运行逻辑；field_names 可以是字符串（空格分隔）、列表或元组；defaults 从右往左补默认值，必须连续。
典型误用：传入带等号的字符串如 "x=0 y=0"，实际会被当成字段名 "x=0" 和 "y=0"，而不是设默认值。
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- 正确写法：
Point = namedtuple("Point", ["x", "y"], defaults=[0, 0]) - 错误写法：
Point = namedtuple("Point", "x=0 y=0")→ 字段名变成x=0，不是你想要的默认值 - Python 3.7+ 支持
defaults参数，老版本只能靠_replace()或额外封装函数模拟
和 dataclass、TypedDict 混用时的边界在哪
namedtuple 最轻量，内存占用小、创建快、可哈希（能当字典 key 或集合元素），但完全不可变；dataclass 可变、支持方法、默认值更灵活；TypedDict 是类型提示工具，运行时不存在。
容易踩坑的是拿 namedtuple 当配置容器：想后期更新某个字段，结果只能新建实例；或者误以为它有类型检查能力，其实 typing.NamedTuple 才带类型注解（且运行时不校验）。
- 要当字典 key？选
namedtuple，别用dataclass(frozen=False) - 需要字段校验或计算属性？别硬撑，换
dataclass或普通类 - 只是给 IDE 提示字段名？
TypedDict更合适，不引入运行时对象
性能敏感场景下，namedtuple 的真实开销在哪
创建比普通 tuple 略慢（要解析字段名、生成类），但实例化极快，访问字段比 dict 快 2–3 倍，内存比 dict 少一半以上。瓶颈从来不在它身上，而在你反复调用 _replace() 生成新实例——每次都是深拷贝。
有人为“节省内存”把大字典转成 namedtuple，结果字段上百个，生成类耗时明显，还丧失了动态键访问能力。
- 字段数建议控制在 2–10 个，超过就该考虑是否真需要不可变语义
- 避免在循环里频繁调用
_replace()，尤其字段多时，不如用 list + 索引或临时 dict - 用
sys.getsizeof()实测过：10 字段的namedtuple实例约 120 字节，同结构 dict 要 300+ 字节
AttributeError；默认值顺序搞反不会警告，只会让最左边的字段意外获得默认值。这些都不是语法问题，是定义时就埋下的隐性陷阱。 
