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3.6 设计探讨
本节,咱们重新考虑之前所做的设计决策。
文件名与可迭代对象
思考以下两个返回雷同输入的程序。
# Provide a filename
def read_data(filename):
records = []
with open(filename) as f:
for line in f:
...
records.append(r)
return records
d = read_data('file.csv')
# Provide lines
def read_data(lines):
records = []
for line in lines:
...
records.append(r)
return records
with open('file.csv') as f:
d = read_data(f)
- 你更偏向于应用哪个函数?为什么?
- 哪个函数更灵便?
鸭子类型(Duck Typing)
在计算机程序设计中,鸭子类型 用于确定一个对象是否可用于特定目标。这是 鸭子测试 的一种利用。
如果它看起来像鸭子、游泳像鸭子、叫声像鸭子,那么它可能就是只鸭子。
上述第二个 read_data()
函数承受任何可迭代对象,而不仅是文件行。
def read_data(lines):
records = []
for line in lines:
...
records.append(r)
return records
这意味着咱们能够应用它解决其它的 行(lines)。
# A CSV file
lines = open('data.csv')
data = read_data(lines)
# A zipped file
lines = gzip.open('data.csv.gz','rt')
data = read_data(lines)
# The Standard Input
lines = sys.stdin
data = read_data(lines)
# A list of strings
lines = ['ACME,50,91.1','IBM,75,123.45', ...]
data = read_data(lines)
这种设计具备很大的灵活性。
问题:咱们应该拥抱还是拥护这种灵活性?
库设计最佳实际
通常,拥抱灵活性能够更好的服务于代码库。不要限度你的抉择,灵活性大,带来的威力也大。
练习
练习 3.17:从文件名到类文件对象
当初,你曾经创立了一个蕴含 parse_csv()
函数的 fileparse.py
文件。parse_csv()
函数像上面这样工作:
>>> import fileparse
>>> portfolio = fileparse.parse_csv('Data/portfolio.csv', types=[str,int,float])
>>>
尽管函数承受的是一个文件名,然而,你能够使代码更具灵活性。申请批改函数,以便它能够承受任何类文件或者可迭代对象。例如:
>>> import fileparse
>>> import gzip
>>> with gzip.open('Data/portfolio.csv.gz', 'rt') as file:
... port = fileparse.parse_csv(file, types=[str,int,float])
...
>>> lines = ['name,shares,price', 'AA,100,34.23', 'IBM,50,91.1', 'HPE,75,45.1']
>>> port = fileparse.parse_csv(lines, types=[str,int,float])
>>>
在新的代码中,如果像以前一样传递一个文件名会产生什么?
>>> port = fileparse.parse_csv('Data/portfolio.csv', types=[str,int,float])
>>> port
... look at output (it should be crazy) ...
>>>
正如下面代码显示的那样,这可能带来意想不到的后果,所以,批改的时候须要小心一些。你能够增加安全检查来防止这种状况吗?
练习 3.18:修复(fix)现有函数
请修复 report.py
文件中的 read_portfolio()
和 read_prices()
函数。以便它们能够应用批改后的 parse_csv()
函数。这应该只波及较小的批改。之后,report.py
和 pcost.py
程序应可能像以往一样工作。
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注:残缺翻译见 https://github.com/codists/pr…
正文完