namedtuple适合轻量只读场景，如配置常量、函数多返回值、字典key；dataclass适用于需可变、默认值、方法、序列化的开发需求；性能敏感且字段固定时可选TypedDict或手写__slots__类。
用 namedtuple 定义不可变结构体，适合轻量只读场景
当你要建一个类似 C 的 struct Point { int x; int y; }，且确定字段不会改、不需方法、不需默认值，namedtuple 是最轻的选。它生成的是类，但实例不可变，内存紧凑，访问快。
常见错误是误以为能赋值：p = Point(1, 2); p.x = 3 会抛 AttributeError: can't set attribute —— 这不是 bug，是设计如此。
- 定义方式：
from collections import namedtuple; Point = namedtuple("Point", ["x", "y"]) - 支持类型提示（Python 3.9+）：
Point = namedtuple("Point", ["x: int", "y: int"])，但运行时不校验 - 字段名不能以 underscore 开头，否则会被忽略（如
["_id", "name"]中_id不进实例） - 不支持默认值；若需要，得用
_replace()构造新实例，比如p._replace(y=5)
用 dataclass 定义可变结构体，更接近真实开发需求
绝大多数时候你其实想要的是“可赋值 + 有默认值 + 能加方法 + 支持类型检查”的结构体，@dataclass 就是为此生的。它比 namedtuple 更灵活，也更贴近 C struct 的使用直觉（比如初始化后改字段）。
容易踩的坑是忘了加 __slots__ = True —— 默认 dataclass 实例带 __dict__，内存开销比 namedtuple 大不少，尤其字段多、实例多时。
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- 基础用法：
from dataclasses import dataclass; @dataclass; class Point: x: int; y: int - 设默认值：
x: int = 0，注意所有无默认值字段必须在有默认值字段之前 - 禁用
__dict__降内存：@dataclass(slots=True)（Python 3.10+） - 想支持比较（
==）或排序，加参数：@dataclass(eq=True, order=False)，默认eq=True，order=False
什么时候该选 namedtuple，什么时候必须用 dataclass
别凭感觉选。关键看三点：是否要改字段、是否要默认值、是否在意内存/启动速度。
- 选
namedtuple：配置项常量（如HTTPStatus = namedtuple("HTTPStatus", ["code", "phrase"])...）、函数返回多个值的容器、做字典 key（因不可变可哈希） - 选
dataclass：API 响应解析（字段常有默认 null 值）、需要校验逻辑（__post_init__）、要序列化为 JSON（asdict()直接支持）、字段可能动态增删（虽然不推荐，但__dict__允许） - 性能敏感场景（如百万级几何点计算），
namedtuple创建快、占内存小；但若要频繁更新字段，dataclass+slots=True反而更稳，避免namedtuple._replace()不断新建对象的开销
dataclass 和 namedtuple 都不满足？考虑 TypedDict 或手写 __slots__ 类
如果结构体只是临时传参、不做实例方法、又需要部分字段可选（比如前端传来的 patch 数据），TypedDict 比两者都合适——它只是类型提示，运行时是普通 dict，零开销，且支持 total=False 表示字段可选。
而如果你对内存和访问速度极端敏感（比如高频金融 tick 处理），且字段固定、绝不扩展，手写带 __slots__ 的空类比 dataclass(slots=True) 少一层装饰器开销，字段访问也略快一点。
from typing import TypedDict; class User(TypedDict, total=False): name: str; age: int- 手写
__slots__示例：class Point: __slots__ = ("x", "y"); def __init__(self, x: int, y: int): self.x, self.y = x, y -
TypedDict不能被实例化，只用于类型检查；手写__slots__类没自动生成__repr__或__eq__，得自己补
namedtuple 和裸 dataclass 都会迅速变得难维护。这时候该上 pydantic.BaseModel，而不是硬撑。 
