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本文將向大家介紹 Python 中常見的反模式，并給出了更好的編譯方法。
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1.對Iterable對象使用map()和filter()
內(nèi)置的 map 和 filter 可以幫助我們通過函數(shù)編程的原理在 Python 中轉(zhuǎn)換 iterable 對象。
這兩個方法都接受一個函數(shù)和一個 iterable 作為參數(shù)，并返回相應(yīng)的對象。
通過將該對象作為參數(shù)傳遞到 Python 中的內(nèi)置列表構(gòu)造函數(shù)，可以將其轉(zhuǎn)換為列表。
我們經(jīng)常使用 lambda 函數(shù)作為 map、filter 函數(shù)的參數(shù)：
- my_list = [1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9, 10]
- # 將每個元素乘以2
- print(list(map(lambda x: x * 2, my_list)))
- # [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
- # 過濾掉偶數(shù)
- print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, my_list)))
- # [2, 4, 6, 8, 10]
上面的代碼看起來相當累贅和不清楚。使用列表理解可以實現(xiàn)相同結(jié)果：
- my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
- # 與map相同
- print([x * 2 for x in my_list])
- # [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
- # 與filter相同
- print([x for x in my_list if x % 2 == 0])
- # [2, 4, 6, 8, 10]
不使用lambda函數(shù)后，列表理解變得更具可讀性和簡潔性。
2.輸入較大時使用列表理解
列表理解有助于我們編寫出清晰、簡潔的代碼。
但是，列表理解總是為 iterable 中的每個值創(chuàng)建一個列表。當輸入量非常大時，就會導(dǎo)致內(nèi)存占用過大的問題：我們的機器可能會崩潰。
生成器表達式結(jié)合了列表理解和生成器這兩個方面的優(yōu)點，為處理大型輸入序列提供了更有效的方法。
要創(chuàng)建生成器表達式，只需將列表中的 [] 方括號替換為()方括號。
生成器表達式并不是創(chuàng)建一個全新的列表，而是創(chuàng)建一個迭代器。
這會降低創(chuàng)建速度并優(yōu)化內(nèi)存分配。我們可以使用 next 函數(shù)或通過循環(huán)訪問生成器表達式的每個后續(xù)元素。
- my_list = [1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9, 10]
- my_gen_expr = (x * 2 for x in my_list)
- print(next(my_gen_expr))
- print(next(my_gen_expr))
- # >>
- # 2
- # 4
- for x in my_gen_expr:
- print(x)
- # >>
- # 6
- # 8
- # 10
- # 12
- # 14
- # 16
- # 18
- # 20
注：生成器表達式是有狀態(tài)的，因此在重用時要注意。如果要多次使用迭代器，則可能需要重新創(chuàng)建迭代器。
3.不使用range()的情況
range 函數(shù)對迭代整數(shù)很有用。
- for i in range(10):
- print(i)
當?shù)愃屏斜淼臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時，我們可以完全依賴for循環(huán)語法來訪問每個項目。代碼如下：
- my_list = [2, 4, 6, 8, 10]
- for item in my_list:
- print(item)
- # Output:
- # 2
- # 4
- # 6
- # 8
- # 10
但是，當想要訪問索引和元素時，我們可以使用列表長度下的 range 方法，如下所示：
- my_list = [2, 4, 6, 8, 10]
- for i in range(len(my_list)):
- print("index: ", i, "value: ", my_list[i])
- # Output:
- # index: 0 value: 2
- # index: 1 value: 4
- # index: 2 value: 6
- # index: 3 value: 8
- # index: 4 value: 10
代碼看起來不可讀，因為我們必須在列表上調(diào)用 len，然后使用 range 方法包裝輸出。為了使代碼更加具有 python 風(fēng)格，我們必須提高代碼的可讀性。
更好的方法是對 list 對象調(diào)用 enumerate 函數(shù)。這將創(chuàng)建一個生成器，生成列表項的索引和值。
- my_list = [2, 4, 6, 8, 10]
- for i, v in enumerate(my_list):
- print("index: ", i, "value: ", v)
- # Output:
- # index: 0 value: 2
- # index: 1 value: 4
- # index: 2 value: 6
- # index: 3 value: 8
- # index: 4 value: 10
代碼看起來是不是更加干凈了?
4.字典中鍵丟失的問題
字典具有快速訪問、分配、插入和刪除的能力，是一種非常流行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
但是新手開發(fā)人員訪問字典中不存在的密鑰時經(jīng)常會遇到問題。
- crypto_price = {
- "Bitcoin": 64000,
- "Ethereum": 2300,
- "Dogecoin": 0.12
- }
- crypto_price["XRP"]
處理該類問題的其中一種方法是檢查字典中是否存在密鑰，代碼如下：
- key = "XRP"
- if key not in crypto_price:
- crypto_price[key] = 1.2
- print(crypto_price[key])
另一種方法是使用 try/except 塊，如下所示：
- key = "XRP"
- try:
- xrp = crypto_price[key]
- except raise KeyError:
- xrp = 1.2
- crypto_price[key] = xrp
上面的代碼確實實現(xiàn)了我們的目標，但是我們可以通過使用字典方法 get 進一步改進。
通過使用 get 方法來獲取相應(yīng)鍵的值，而不是使用方括號 [] 來訪問字典的鍵。
另外，如果鍵不存在，get 方法將返回 None，而不是拋出 KeyError。如果缺少鍵而不是無鍵，還可以將參數(shù)傳遞給 get 方法以獲取默認值。
- key = "XRP"
- if crypto_price.get("XRP") is None:
- crypto_price["XRP"] = 1.2
- ada = crypto_price.get("ADA", 0)
- # Prints 0
- print(ada)
5.惰性關(guān)鍵字和位置參數(shù)設(shè)計
Python函數(shù)能夠同時接受位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。
位置參數(shù)是不后跟等號(=)和默認值的名稱。
關(guān)鍵字參數(shù)后面跟一個等號和一個給出其默認值的表達式。
得益于這種設(shè)計，python函數(shù)的創(chuàng)建和重用非常靈活。
但是，定義函數(shù)時，錯誤的設(shè)計選擇可能會導(dǎo)致代碼中難以修復(fù)的錯誤。
我們以計算復(fù)利的函數(shù)為例：
- # 復(fù)利計算器年/月復(fù)利
- def calculate_compound_interest(principal, rate, time_in_years,
- compounded_monthly, to_string):
- t = 1
- if compounded_monthly:
- t = 12
- amt = principal * (1 + rate/(t * 100)) ** (time_in_years * t)
- if to_string:
- return f"${amt - principal:.2f}"
- return amt - principal
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, False, False)
- # 10.25
調(diào)用函數(shù)時出現(xiàn)的一個問題是，兩個布爾參數(shù)(compounded_monthly 和結(jié)尾的 to_string)很容易相互混淆。這就會出現(xiàn)難以追蹤的問題。
我們可以通過如下方式更改函數(shù)定義來提高可讀性：
- # 復(fù)利計算器年/月復(fù)利
- def calculate_compound_interest(principal, rate, time_in_years,
- compounded_monthly=False, to_string=False):
通過將兩個布爾參數(shù)指定為關(guān)鍵字參數(shù)，函數(shù)調(diào)用方可以顯式地指定要設(shè)置的布爾值，這些值將覆蓋默認值。
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, compounded_monthly=True)
- # 10.49413355583269
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, to_string=True)
- # '$10.25'
但是，這仍然會出現(xiàn)問題，主要原因是關(guān)鍵字參數(shù)是可選的，因為沒有任何強制調(diào)用方將這些作為關(guān)鍵字參數(shù)使用。
因此，我們?nèi)匀豢梢允褂门f方法調(diào)用該函數(shù)：
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, False, False)
解決該問題的方法是僅在定義函數(shù)時強制布爾參數(shù)為關(guān)鍵字：
- # 復(fù)利計算器年/月復(fù)利
- def calculate_compound_interest(principal, rate, time_in_years, *, # Changed
- compounded_monthly=False, to_string=False):
我們看到，*符號表示位置參數(shù)的結(jié)束和僅關(guān)鍵字參數(shù)的開始。
如果這樣調(diào)用：
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, False, False)
將發(fā)生以下錯誤：
- ---------------------------------------------------------------------------
- TypeError Traceback (most recent call last)
in - ----> 1 print(calculate_compound_interest(1000, 5, 2, False, False))
- TypeError: calculate_compound_interest() takes 3 positional arguments but 5 were given
但是，關(guān)鍵字參數(shù)及其默認行為仍將保持不變，如下所示：
- alculate_compound_interest(100, 5, 2, compounded_monthly=True)
- # 10.49413355583269
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, to_string=True)
- # '$10.25'
然而，仍然存在一個問題。
假設(shè)調(diào)用者決定對前三個必需參數(shù)(principal、rate、time in years)混合使用位置和關(guān)鍵字。
如果這三個參數(shù)的函數(shù)參數(shù)名稱發(fā)生更改，我們將看到Python解釋器。它會這樣說：
- # 復(fù)利計算器年/月復(fù)利
- def calculate_compound_interest(p, r, t_in_y, *, # Changed
- compounded_monthly=False, to_string=False):
- calculate_compound_interest(principal=1000, rate=5, time_in_years=2)
- calculate_compound_interest(1000, 5, time_in_years=2)
將發(fā)生以下錯誤：
- ---------------------------------------------------------------------------
- TypeError Traceback (most recent call last)
in - ----> 1 calculate_compound_interest(principal=1000, rate=5, time_in_years=2)
- TypeError: calculate_compound_interest() got an unexpected keyword argument 'principal'
- ---------------------------------------------------------------------------
- TypeError Traceback (most recent call last)
in - ----> 1 calculate_compound_interest(1000, 5, time_in_years=2)
- TypeError: calculate_compound_interest() got an unexpected keyword argument 'time_in_years'
因為我們沒有考慮調(diào)用方顯式地使用位置參數(shù)，所以代碼中斷。
python3.8中引入了一個解決方案，我們可以使用/參數(shù)重新定義函數(shù)，該參數(shù)指示僅位置參數(shù)的結(jié)束位置。代碼如下：
- # 復(fù)利計算器年/月復(fù)利
- def calculate_compound_interest(p, r, t_in_y, /, *, # 改變
- compounded_monthly=False, to_string=False):
現(xiàn)在這樣調(diào)用函數(shù)就會產(chǎn)生正確的結(jié)果：
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, compounded_monthly=True)
- # 10.49413355583269
- calculate_compound_interest(100, 5, 2, to_string=True)
- # '$10.25'
但是，如果我們這樣調(diào)用：
- calculate_compound_interest(p=1000, r=5, t_in_y=2)
也會顯示相應(yīng)的錯誤：
- ---------------------------------------------------------------------------
- TypeError Traceback (most recent call last)
in - ----> 1 calculate_compound_interest(p=1000, r=5, t_in_y=2)
- 2
- TypeError: calculate_compound_interest() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'p, r, t_in_y'
以上。
當前標題：Python中5種常見的反模式
文章網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/dpcijgh.html
