namedtuple与dataclass的功能对比与选择
请对比Python中namedtuple、dataclass和带slots=True的@dataclass在功能、性能、内存占用和不可变性（immutability）方面的区别，并给出各自的最佳适用场景。
回答
小字辈
1. namedtuple
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
- 不可变：实例不可修改
- 轻量：继承
tuple，内存效率极高 - 限制：不支持默认值（Python 3.6.1+支持默认值
defaults参数）、类型注解、方法定义 - 性能：访问速度约等于tuple，比dataclass快约30%
2. @dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int = 0 # 默认值
- 可变（默认）：字段可修改；
frozen=True开启不可变 - 功能丰富：自动生成
__init__、__repr__、__eq__、__hash__（frozen时） - 类型注解：原生支持类型提示
- 继承：支持类继承、
field()细粒度控制
3. @dataclass(slots=True) — Python 3.10+
@dataclass(slots=True)
class Point:
x: int
y: int
- 特性：使用
__slots__替代__dict__ - 优势：
- 内存占用降低约40-60%（无
__dict__） - 属性访问速度提升约20%
- 内存占用降低约40-60%（无
- 限制：不支持多重继承使用
__slots__的类
综合对比
| 特性 | namedtuple | dataclass | dataclass(slots) |
|---|---|---|---|
| 可变性 | 不可变 | 可变/frozen | 可变/frozen |
| 内存 | 低 | 高（有__dict__） | 低（无__dict__） |
| 属性访问速度 | 最快 | 中等 | 快 |
| 类型注解 | 需要_typing | 原生支持 | 原生支持 |
| 方法定义 | 通过继承 | 直接定义 | 直接定义 |
选择建议：
- 简单不可变数据 ->
namedtuple - 需要默认值、类型、方法 ->
dataclass - 内存敏感且Python 3.10+ ->
@dataclass(slots=True)