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Python編程中的反模式實例分析

 更新時間:2014年12月08日 09:53:33   投稿:shichen2014  
這篇文章主要介紹了Python編程中的反模式,詳細(xì)講述了反模式的害處并以實例形式具體分析了容易造成的易錯點,對于Python學(xué)習(xí)來說具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python編程中的反模式。分享給大家供大家參考。具體分析如下:

Python是時下最熱門的編程語言之一了。簡潔而富有表達力的語法,兩三行代碼往往就能解決十來行C代碼才能解決的問題;豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫,大大節(jié)約了開發(fā)時間,使它成為那些對性能沒有嚴(yán)苛要求的開發(fā)任務(wù)的首選;強大而活躍的社區(qū),齊全的文檔,也使很多編程的初學(xué)者選擇了它作為自己的第一門編程語言。甚至有國外的報道稱,Python已經(jīng)成為了美國頂尖大學(xué)里最受歡迎的編程入門教學(xué)語言。

要學(xué)好一門編程語言實屬不易,在初學(xué)階段,就糾正一些錯誤的做法,對今后的深入學(xué)習(xí)至關(guān)重要。有一位叫Constantine Lignos的博主,他是賓夕法尼亞兒童醫(yī)院放射研究部門的博士后研究員,他最近撰寫了一篇很有意義的文章,列舉了初學(xué)Python的學(xué)生們最常犯的錯誤,并對這些錯誤進行了分類和剖析,其內(nèi)容提綱挈領(lǐng),非常值得每個Python初學(xué)者學(xué)習(xí)。

這篇文章給出了一些在Python初學(xué)者中很常見的反模式,反模式通常是指那些不符合習(xí)慣或者會導(dǎo)致糟糕后果的用法。Lignos把他總結(jié)的反模式分成了四大類——迭代、性能、變量的漏洞和編程風(fēng)格。下面我們逐一來看一個例子,理解這些反模式到底“反”在什么地方。

一、迭代

當(dāng)我們需要簡單迭代一個數(shù)量范圍的時候,Python給了我們一個非常好用的函數(shù):range。Lignos觀察到有些初學(xué)者喜歡用range來迭代列表的下表,像下面這種形式:

復(fù)制代碼 代碼如下:
for i in range(len(alist)):
    print alist[i]

這代碼現(xiàn)在還沒什么問題,但已經(jīng)不符合Python的習(xí)慣了。但下面的代碼就有問題了:
復(fù)制代碼 代碼如下:
alist = ['her', 'name', 'is', 'rio']
for i in range(0, len(alist) - 1): # 漏掉了最后一個
    print i, alist[i]

我們可以看一下Python官方文檔range的示例:
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range的右區(qū)間是不包含在內(nèi)的,如果受了直覺或其他編程語言的影響,再減1就不對了。Lignos還列舉了其他幾種錯誤的迭代模式,我們只要記住,range應(yīng)該用在迭代一個數(shù)量范圍。

二、性能

Lignos給出了兩段代碼:

復(fù)制代碼 代碼如下:
lyrics_list = ['her', 'name', 'is', 'rio']
words = make_wordlist()
for word in words:
    if word in lyrics_list: # 線性時間
        print word, "is in the lyrics"


復(fù)制代碼 代碼如下:
lyrics_set = set(lyrics_list)
words = make_wordlist()
for word in words:
    if word in lyrics_set: # 常數(shù)時間
        print word, "is in the lyrics"

哪種模式效率更高?Lignos注釋已經(jīng)給出了答案。注釋的意思是,判斷一個元素是否在一組元素中存在,使用list的算法復(fù)雜度是O(n),而使用set的算法復(fù)雜度是O(1)。那是否set永遠(yuǎn)是優(yōu)于list?在其他情況下,應(yīng)該用哪個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?Python官方Wiki有一份專門各個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作的時間復(fù)雜度的文檔供參考,知道參考這份文檔比答案本身更重要。至于為什么,只有Python的源碼才能告訴我們。

三、變量的漏洞

初學(xué)者往往會假設(shè)一些不該假設(shè)的前提,對一些異常流程考慮不周。Lignos也給了一個例子:

復(fù)制代碼 代碼如下:
for idx, value in enumerate(y):
    if value > max_value:
        break
processList(y, idx)

這里y如果是空的,那就出問題了,因為idx根本得不到定義,最終我們會得到一個NameError的異常。比較好的做法是給idx一個默認(rèn)的錯誤值,在C語言里面我們經(jīng)常喜歡用-1。下面的代碼就考慮得比較全面:
復(fù)制代碼 代碼如下:
def find_item(item, alist):
    # 對Python來說None比-1可能更好點
    result = -1
    for idx, other_item in enumerate(alist):
        if other_item == item:
            result = idx
            break
    return result

四、代碼風(fēng)格

Python有一份代碼風(fēng)格指導(dǎo)文檔PEP 8,這些規(guī)則都是有道理的。當(dāng)初學(xué)者不明白為什么的時候,最好的做法就是盡量遵守它,等到有更深入的理解了就會豁然開朗,同事也會明白什么時候可以打破規(guī)則。Lignos引用了這份文檔的一些例子,比如,如何測試一個變量是否為空,如果測試一個變量是否為None等等。

以上分析了這篇文章中的一些例子,如果希望全面了解,請查看原文。想要學(xué)好一門編程語言,學(xué)會語法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,必須逐步理解語言所依賴的CPU體系結(jié)構(gòu)、編譯器/解釋器/虛擬機等內(nèi)容。Lignos這篇文章雖然沒有深入剖析Python的實現(xiàn),但是對于入門者的幫助是非常明顯的,當(dāng)初學(xué)者有了一定經(jīng)驗后,對一些問題都可以做深入挖掘,引出Python實現(xiàn)層面的問題。

希望本文所述對大家的Python程序設(shè)計有所幫助。

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