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Python指南:高级程序设计之过程型程序设计进阶

本文中,我们将学习多种不同的程序设计技术,并介绍很多附加的、通常也是更高级的Python 语法。

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过程型程序设计进阶

本节没有任何新的语法,以之前的内容为基础给出一种有用的程序设计技术。

1.1

使用字典进行分支

Python 中,函数本身是一种对象,函数名就是对函数的对象引用。如果我们写一个函数名,其后面没有小括号,Python 会知道我们是将其当做对象引用。

假设我们要做一个控制台程序,该程序有几个菜单:

(A)dd (E)dit (L)ist (R)emove (Q)uit

用户可以输入a、e、l、r、q 分别进入各个菜单,我们一般的思路是使用 if...else... 语句来实现:

if action == 'a':
    add_dvd(db)
elif action == 'e':
    edit_dvd(db)
elif action == 'l':
    list_dvds(db)
elif action == 'q':
    quit(db)

用户的选择存放在变量 action 中。

下面介绍一种简单的方法,既然函数是对象,那么就可以放到字典中当做来对待。

# 使用字典进行分支
functions = dict(a=add_dvd, e=edit_db, l=list_db, q=quit)
functions[action](db)

代码中,我们创建了一个字典,其键为菜单选项,其值为函数引用;第二条语句中,我们取回与给定操作对应的函数引用,并使用调用操作符() 调用被引用的函数,并且传递参数 db 。使用字典进行分支的代码,不仅简短,而且更容易扩展,并且在扩展的同时不影响性能。

1.2

生成器表达式与函数

之前介绍过了生成器函数与方法,创建生成器表达式也是可能的。在语法上,这与列表内涵几乎是一样的,区别在于:语句包含在圆括号中,而不是方括号中。其语法格式为:

(expression for item in iterable) (expression for item in iterable if condition)

下面两个代码片段分别展示了通过 yieldfor…in 循环实现的生成器:

# 代码片段一
def items_in_key_order(d):
    for key in sorted(d):
        yield key, d[key]

# 代码片段二
def items_in_key_order(d):
    return ((key, d[key]) for key in sorted(d))

生成器提供了一种执行“惰性”评估的方法,这意味着只有在实际需要的时候才计算值,这比一次性计算一个很大的列表要更加高效。有效的生成器可以生成我们需要数量的值——而没有上限,比如:

# 没有上限的生成器
def quarters(next_quart=0.0):
    while True:
        yield next_quart
        next_quart += 0.25

这一函数将返回 0.0、0.25、0.5 … …,以此类推。下面展示如何使用该生成器:

result = []
for x in quarters():
    result.append(x)
    if x > 1.0:
        break

1.3

动态代码执行与动态导入

某些场合中,编写一段代码,并用其生成我们所需要的代码,回避直接编写所需要的代码更简单。

1.3.1 动态代码的执行

要执行表达式,最简单的方法是使用内置的 eval() 函数,其原型为:

eval(expression, globals=None, locals=None) :将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。globalslocals参数是可选的,如果提供了globals参数,那么它必须是dictionary类型;如果提供了locals参数,那么它可以是任意的map对象。

举例如下:

x = eval("(2 ** 31) - 1") # x = 2147483647

表达式比较简单,如果是动态创建一个函数呢?这时我们需要使用内置的 exec() 函数,其原型为:

exec(object[, globals[, locals]])

  • object:必选参数,表示需要被指定的Python代码。它必须是字符串或code对象。如果object是一个字符串,该字符串会先被解析为一组Python语句,然后在执行(除非发生语法错误)。如果object是一个code对象,那么它只是被简单的执行。
  • globals:可选参数,表示全局命名空间(存放全局变量),如果被提供,则必须是一个字典对象。
  • locals:可选参数,表示当前局部命名空间(存放局部变量),如果被提供,可以是任何映射对象。如果该参数被忽略,那么它将会取与globals相同的值。
import math

code = '''
def area_of_sphere(r):
    return 4 * math.pi * r ** 2
'''

context = {}
context["math"] =  math
exec(code, context)

必须使用正确的缩进,因为引用的代码是标准的 Python 代码。

如果调用 exec() 时仅以某些代码作为其唯一的参数,那么没有途径可以存取该代码执行后创建的任何函数或变量,而且,exec() 不能存取任意导入的模块,也不能存取调用时在范围内的任何变量、函数或其他对象。这两个问题都可以通过穿第一个字典作为第二个参数来解决,字典提供了存放对象引用的场所,使得其在 exec() 调用结束后仍然可以存放。

执行上面的exec() 调用后,context 字典中将包含一个名为“area_of_shpere” 的键,其值为 area_of_sphere() 函数,下面展示如何访问与调用该函数:

area_of_sphere = context['area_of_sphere']
area = area_of_sphere(5)
print(area)

[out]
314.1592653589793

1.3.2 动态导入模块

动态导入模块最简单的方法是是使用 __import__(module)

说明:

  1. 函数功能用于动态的导入模块,主要用于反射或者延迟加载模块。   2. __import__(module)相当于import module

1.4

函数注释

函数与方法在定义时都可以带有注释——可用在函数签名中的表达式,下面是其通常语法:

def functionName(par1 : exp1, par2 : exp2, ..., parN : expN) -> rexp:
    suite

每个冒号表达式部分(:expN)是一个可选的注释,箭头返回表达式部分(->rexp)也是,最后的位置参数(如果存在)可以是 *args 的形式,可以带注释,也可以不带注释,类似的,最后(或仅有)的关键字参数(如果存在)可以是 **kwargs 的形式,也是带或不带注释均可。

如果存在注释,就会被添加到函数的 __annotations__ 字典中;如果不存在,此字典为空。

def print_str(s : str) -> bool:
    print(s)
    return True if s == '' else False

print(print_str.__annotations__)
result = print_str('python')
print(result)
result = print_str('')
print(result)

[out]
{'s': <class 'str'>, 'return': <class 'bool'>}
python
False

True

从输出可以看到注释已经被添加到函数的 __annotations__ 字典里了。

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本文分享自微信公众号 - C与Python实战(CPythonPractice),作者:CPython

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原始发表时间:2018-06-28

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