译者前言:相信凡是用过 zip() 内置函数的人,都会赞同它很有用,但是,它的最大问题是可能会产生出非预期的结果。PEP-618 提出给它增加一个参数,可以有效地解决大家的痛点。 这是 Python 3.10 版本正式采纳的第一个 PEP,「Python猫」一直有跟进社区最新动态的习惯,所以翻译了出来给大家尝鲜,强烈推荐一读。(PS:严格来说,zip() 是一个内置类(built-in type),而不是一个内置函数(built-in function),但我们一般都称它为一个内置函数。)
PEP原文:https://www.python.org/dev/peps/pep-0618
PEP标题:Add Optional Length-Checking To zip
PEP作者:Brandt Bucher
创建日期:2020-05-01
合入版本:3.10
译者 :豌豆花下猫 @Python猫公众号
PEP翻译计划:https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn
本 PEP 建议给内置的 zip
添加一个可选的 strict 布尔关键字参数。当启用时,如果其中一个参数先被用尽了,则会引发 ValueError 。
从作者的个人经验和一份对标准库的调查 来看,明显有很多(如果不是绝大多数)zip 用例要求可迭代对象必须是等长的。有时候,周围代码的上下文可以保证这点,但是要 zip 处理的数据通常是由调用者传入的、单独提供的或者以某种方式生成的。在这些情况下,zip 的默认行为意味着错误的重构或逻辑错误,很容易悄悄地导致数据丢失。这些 bug 不仅难以定位,甚至难以被觉察到。
很容易想到造成这种问题的简单案例。例如,以下代码在 items 为一个序列(sequence)时可以良好地运行,但是如果调用者将 item 重构为一个可消耗的迭代器,则代码会悄悄地产生缩短的、不匹配的结果:
def apply_calculations(items):
transformed = transform(items)
for i, t in zip(items, transformed):
yield calculate(i, t)
zip 还有几种常见用法。惯用的技巧性用法特别容易出问题,因为它们经常被不完全了解代码工作方式的用户使用。下面是一个示例,解包到 zip 中以转化成嵌套的可迭代对象:
>>> x = [[1, 2, 3], ["one" "two" "three"]]
>>> xt = list(zip(*x))
另一个例子是将数据“分块”成大小相等的组:
>>> n = 3
>>> x = range(n ** 2),
>>> xn = list(zip(*[iter(x)] * n))
在第一个例子中,非矩形数据通常会导致逻辑错误。在第二个例子中,长度不是 n 的倍数的数据通常也是错误。因为这两个习惯用法都会悄悄地忽略不匹配的尾部元素。
最有说服力的例子来自使用了 zip 的标准库ast
,它在 literal_eval 里产生过一个 bug,会直接丢弃不匹配的节点:
>>> from ast import Constant, Dict, literal_eval
>>> nasty_dict = Dict(keys=[Constant(None)], values=[])
>>> literal_eval(nasty_dict) # Like eval("{None: }")
{}
实际上,笔者已经在 Python 的标准库和工具中找出了许多调用点, 立即在这些位置启用此新特性是恰当的。
一些评论者声称:布尔开关常量是一种“代码坏气味(code-smell)”,或者与 Python 的设计哲学背道而驰。
但是,Python 当前在内置函数上有几个布尔关键字参数的用法,它们通常使用编译期常量来调用:
compile(…,dont_inherit=True)
open(…,closefd=False)
print(…,flush=True)
sorted(…,reverse=True)
标准库中还有许多类似用法。
这个新参数的想法和名称最初是由 Ram Rachum 提出的。该议题收到了 100 多个回复,而候选的“equal”也获得了相近的支持数。
笔者对它们没有很强烈的偏好,尽管“equal equals” 读起来有点尴尬。它还可能(错误地)暗示了 zip 的对象是相等的:
>>> z = zip([2.0, 4.0, 6.0], [2, 4, 8], equal=True)
当用关键字参数 strict=True 调用内置类 zip 时,如果参数的长度不同,则生成的迭代器会引发 ValueError。这个异常就发生在迭代器正常停止迭代的地方。
此项更改是完全向上兼容的。当前的 zip 不接受关键字参数,默认省略 strict 的“非严格”用法会保持不变。
笔者设计了一个 C 实现。
用 Python 大致翻译如下:
def zip(*iterables, strict=False):
if not iterables:
return
iterators = tuple(iter(iterable) for iterable in iterables)
try:
while True:
items = []
for iterator in iterators:
items.append(next(iterator))
yield tuple(items)
except StopIteration:
if not strict:
return
if items:
i = len(items)
plural = " " if i == 1 else "s 1-"
msg = f"zip() argument {i+1} is shorter than argument{plural}{i}"
raise ValueError(msg)
sentinel = object()
for i, iterator in enumerate(iterators[1:], 1):
if next(iterator, sentinel) is not sentinel:
plural = " " if i == 1 else "s 1-"
msg = f"zip() argument {i+1} is longer than argument{plural}{i}"
raise ValueError(msg)
这是 Python-Ideas 邮件列表上获得最多支持的替代方案,因此值得在此处加以讨论。它没有任何严重的缺陷,如果本 PEP 被否绝,它是一个很好的替代。
虽然考虑到这一点,但是在 zip 中添加可选参数可以用较小的更改而更好地解决诱发此 PEP 的问题。
itertools 中有一个 zip_longest,这似乎让人很有动机再添加一个 zip_strict。但是,zip_longest 在许多方面是一个更加复杂且特定的程序:它负责填写缺失的值,但其它函数都不需要操心这种事。
如果 zip 和 zip_longest 同时放在 itertools 中,或者都作为内置函数,那么在相同的地方添加 zip_strict 就确实是一个更有效的论点。然而,新的“strict”用法在接口和行为方面,相比起 zip_longest,更接近于 zip 的概念,但又不足以成为内置对象。考虑到这个原因,令 zip 就地扩展出一个新的选项,似乎是最自然的选择。
如果 zip 能够防止此类 bug,那么用户在调用的地方启动检查,就会变得非常简单。与其编写一套繁重的逻辑来处理,不如用这个新特性来直接检查。
有人还认为,在标准库中放一个新的函数,相比在一个内置函数上加关键字参数,更“容易发现(discoverable)”。笔者不同意这一论断。
尽管在提升易用性时,具体的实现是个次要问题,但重要的是要认识到,添加新的程序比修改原有程序复杂得多。与此 PEP 一起提供的 CPython 实现非常简单,并且对 zip 的默认行为没有显著的性能影响,而在 itertools 中添加一个全新的程序将需要:
如果预期有三个或更多模式(mode),这个建议才会比二元标志更有意义。最显而易见的三种模式是:“最短的”(当前 zip 的行为),“严格的”(本 PEP 提议的行为)和“最长的”(itertools.zip_longest 的行为)。
但是,除了当前的默认值以及本提案的“strict”模式,似乎不需要再添加其它模式。最可能的是添加一个“最长的”模式,但这需要一个新的 fillvalue 参数(它对于前两种模式都没有意义),另外,itertools.zip_longest 已经完美地处理了这种模式,若在 zip 中添加该模式,将会造成重复。目前尚不清楚哪一个是“显而易见的”选择:内置 zip 上的 mode 参数,还是已经长期存在于 itertools 中的 zip_longest。
考虑以下两个被提出来的做法:
>>> zm = zip(*iters).strict()
>>> zd = zip.strict(*iters)
尚不清楚哪个更好,或者哪个更差。如果 zip.strict 作为一个方法来实现,则 zm 没问题,但是 zd 会出现几种令人困惑的情况:
如果 zip.strict 是作为 classmethod 或 staticmethod 实现,则 zd 将成功执行,而 zm 将不产生任何结果(这正是我们最初要避免的问题)。
本提案还面临着更为复杂的问题,因为 CPython 中 zip 内置类的实现细节是未文档化的。这意味着若选择以上的某种行为,当前的实现就会被“锁定”(或至少要求对其进行仿真)。
zip 的默认行为没有什么“错” ,因为在许多情况下,这确实是正确处理大小不等的输入的方法。例如,在处理无限迭代器时,它非常有用。
itertools.zip_longest 已经用在仍然需要“额外”尾端数据的情况。
尽管基本上可以执行用户需要的任何操作,但此解决方案在处理常见问题时(例如舍弃不匹配的长度),变得不必要的复杂且不直观。
没有内置函数或内置类的 API 会引发 AssertionError。此外,官方文档 这么写的(它的全部):
Raised when an
assert
statement fails.
由于此功能与 Python 的 assert 语句无关,因此不应该引发 AssertionError。用户若希望在优化模式下禁用检查(像一个 assert 语句),可以改用 strict = __debug__。
本 PEP 不建议对 map 作任何更改,因为很少使用带有多个可迭代参数的map。但是,本 PEP 的裁定可作为将来讨论类似特性的先例(应该出现)。
如果本 PEP 被拒绝,则 map 的那种特性实际上也不值得追求。如果通过了,则对 map 的更改不需要新的 PEP(尽管像所有提案一样,都应仔细考虑其有用性)。为了保持一致性,它应遵循此处讨论的跟 zip 相同的 API 和语义。
此建议可能最没有吸引力。
悄悄地将数据截断是一种特别令人讨厌的 bug,而手写一个健壮的解决方案却并非易事。Python 自己的标准库(前文提到的 ast)是有现实意义的反例,很容易就陷入本 PEP 试图避免的那种陷阱。
推荐阅读:
1、PEP中文翻译计划 https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn