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如何進行Python 代碼編寫

開發 后端
Python 代碼所具有的一個顯著優勢就是可以在企業的軟件創建和維護階段節約大量資金,因此可以在使用的過程當中感受到趣味性和吸引力。

Python 調用在日常工作中還是非常實用的,只需要Python函數就可以了,如果對Python 代碼不太了解,那就必須先要對下面就對進行學習,下面就對Python 代碼進行系統的分析與研究。

在除去***的、有意義的語句不用而代之以晦澀的、嵌套的表達式的工作后,一個很自然的問題是:“為什么?!”我對 FP 的所有描述都是使用Python 代碼做到的。但最重要的特性 -- 可能也是具體情況中最有用的特性。

它消除了副作用(或者至少對一些特殊領域,例如單一體,有一些牽制作用)。絕大部分程序錯誤 -- 和促使程序員求助于調試來解決的問題 -- 之所以會發生,是因為在程序執行過程期間,變量包含了意外的值。函數程序只不過根本就不為變量分配值,從而避免了這一特殊問題。

讓我們看一段相當普通的命令代碼。它的目的是打印出乘積大于 25 的幾對數字的列表。組成各對的數字本身是從另外兩個列表中挑選出的。這種操作與程序員在他們程序段中實際執行的操作差不多。#t#

實現這一目的的命令方法如下:這個項目太小,以至于沒有什么可能出錯。但我們的目的可能嵌在要同時實現許多其它目的的代碼中。用 "more stuff" 注釋的那些部分是副作用可能導致錯誤發生的地方。

在這些地方中的任何一處,變量 xs 、 ys 、 bigmuls 、 x 、 y 有可能獲得假設節略代碼中的意外值。而且,在執行完這一段代碼后,所有變量都可能具有稍后代碼可能需要也可能不需要的一些值。

很明顯,可以使用函數/實例形式的封裝和有關作用域的考慮來防止出現這種類型的錯誤。而且,您總是可以在執行完變量后 del 它們。但在實際中,這些指出類型的錯誤非常普遍。 目標的函數方法完全消除了這些副作用錯誤。以下是可能的一段代碼:

  1. bigmuls =   
  2.           
  3.           lambda 
  4.          xs,ys: filter(  
  5.           
  6.           lambda  
  7.          (x,y):x*y > 25, combine(xs,ys))  
  8. combine =   
  9.           
  10.           lambda 
  11.          xs,ys: map(None, xs*len(ys), dupelms(ys,len(xs)))  
  12. dupelms =   
  13.           
  14.           lambda 
  15.          lst,n: reduce(  
  16.           
  17.           lambda  
  18.          s,t:s+t, map(  
  19.           
  20.           lambda  
  21.          l,nn=n: [l]*n, lst))  
  22.           
  23.           print  
  24.          bigmuls((1,2,3,4),(10,15,3,22))  

在示例中,我們將匿名 Python 代碼與名稱進行綁定,但這不是一定必要的。我們可以只嵌套定義。這樣做是出于可讀性目的;但也是因為 combine() 是一種隨處可得的很好實用程序函數(從兩個輸入列表中產生所有元素對的列表)。

隨后的 dupelms() 主要只是幫助 combine() 發揮作用的一種方法。即使這一函數示例比命令示例更冗長,但一旦考慮到實用程序函數可以重用,那么 bigmuls() 中的新代碼本身可能比命令版本中的代碼數量還要少一些。

這種函數示例真正的優勢在于絕對不會有變量更改其中的任何值。稍后的代碼中沒有 可能的不曾預料到的副作用(較早的代碼中也不會有)。很明顯,它本身沒有副作用并不能保證代碼 正確,但即使這樣,這也是個優點。不過請注意,Python 代碼(與許多函數語言不同)

 不能 防止名稱 bigmuls 、 combine 和 dupelms 的重新綁定。如果 combine() 在程序的稍后部分中開始有其它意義,則所有努力都前功盡棄。您可以逐步建立一個 Singleton 類來包含這種類型的不可變綁定(例如 s.bigmuls 等);但本專欄并不涉及這一內容。

責任編輯:chenqingxiang 來源: CSDN
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