编写高质量Python代码的59个有效方法
2021-01-10 02:29
标签：自己 __iter__ top mamicode code 返回 pre app 相关 产生这个结果的原因是：迭代器只能产生一轮结果，在抛出StopIteration异常的迭代器或生成器 上面继续迭代第二轮，是不会有结果的 解决办法：实现迭代器协议的容器类： 迭代器协议约定： 如果把迭代器对象传给内置的iter函数，那么此函数会把该迭代器返回，反之，如果传给iter函数的是个容器类型的对象，那么iter函数则每次都会返回新的迭代器对象。 要点： 函数在输入的参数上面多次迭代时要当心：如果参数是迭代器，那么可能会导致奇怪的行为并错失某些值。 Python的迭代器协议，描述了容器和迭代器应该如何与iter和next内置函数、for循环及相关表达式相互配合。 把__iter__方法实现为生成器，即可定义自己的额容器类型。 想判断某个值是迭代器还是容器，可以拿该值为参数，两次调用iter函数，若结果相同，则是迭代器，调用内置的next函数，即可令该迭代器前进一步。 要点： 在def语句中使用*args，即可令函数接受数量可变的位置参数。 调用函数时，可以采用*操作符，把序列中的元素当成尾椎参数，传给函数。 对生成器使用*操作符，可能导致程序耗尽内存并崩溃。 在已经接受*args参数的函数上面继续添加位置参数，可能会产生难以排查的bug。 要点： 参数的默认值，只会在程序加载模块并读到本函数的定义时评估一次。对于{}或[]等动态的值，这可能会导致奇怪的行为。 对于以动态值作为实际默认值的关键字参数来说，应该把形式上的默认值写为None，并在函数的文档字符串里面描述该默认值所对应的时间行为。 编写高质量Python代码的59个有效方法 标签：自己 __iter__ top mamicode code 返回 pre app 相关 原文地址：https://www.cnblogs.com/xiangxiaolin/p/12959305.html第17条：在参数上面迭代是，要多加小心
def read_visits(data_path):
with open(data_path) as f:
for line in f:
yield int(line)
visits = read_visits("./my_numbers.txt")
print(list(visits))
print(list(visits))
print(list(visits))
class ReadVisits(object):
def __init__(self, data_path):
self.data_path = data_path
def __iter__(self):
with open(self.data_path) as f:
for line in f:
yield int(line)
def normalize_defensive(numbers):
if iter(numbers) is iter(numbers):
raise TypeError("Must supply a container")
total = sum(numbers)
result = []
for value in numbers:
percent = 100 * value / total
result.append(percent)
return result
numbers = ReadVisits("./my_numbers.txt")
result = normalize_defensive(numbers)
print(result)
第18条：用数量可变的位置参数减少视觉杂讯
第20条：用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数
文章标题：编写高质量Python代码的59个有效方法
文章链接：http://soscw.com/index.php/essay/41293.html