總結(jié)的幾個Python函數(shù)方法設計原則
在任何編程語言中,函數(shù)的應用主要出于以下兩種情況:
1.代碼塊重復,這時候必須考慮用到函數(shù),降低程序的冗余度
2.代碼塊復雜,這時候可以考慮用到函數(shù),增強程序的可讀性
當流程足夠繁雜時,就要考慮函數(shù),及如何將函數(shù)組合在一起。在Python中做函數(shù)設計,主要考慮到函數(shù)大小、聚合性、耦合性三個方面,這三者應該歸結(jié)于規(guī)劃與設計的范疇。高內(nèi)聚、低耦合則是任何語言函數(shù)設計的總體原則。
1.如何將任務分解成更有針對性的函數(shù)從而導致了聚合性
2.如何設計函數(shù)間的通信則又涉及到耦合性
3.如何設計函數(shù)的大小用以加強其聚合性及降低其耦合性
【聚合】
每個函數(shù)只做一件事
完美的程序設計,每個函數(shù)應該而且只需做一件事。
比如說:把大象放進冰箱分三步:把門打開、把大象放進去、把門關上。
這樣就應該寫三個函數(shù)而不是一個函數(shù)拿所有的事全做了。這樣結(jié)構(gòu)清晰,層次分明,也好理解!
【大小】
保持簡單、保持簡短
Python即是面向過程的語言,也是面向?qū)ο蟮恼Z言,但更多的是充當腳本語言的角色。
同樣的功能,使用Python來實現(xiàn)其代碼長度也許是C/C++/Java等語言的1/3. 幾百行代碼就能實現(xiàn)不小的功能!
如果項目中設計的一個函數(shù)需要翻頁才能看完的話,就要考慮將函數(shù)拆分了。
在Python自帶的200多個模塊中,很少看到某個函數(shù)有兩、三頁的。
Python代碼以簡單明了著稱,一個過長或者有著深層嵌套的函數(shù)往往成為設計缺陷的征兆。
【耦合】
輸入使用參數(shù)、輸出使用return語句
這樣做可以讓函數(shù)獨立于它外部的東西。參數(shù)和return語句就是隔離外部依賴的最好的辦法。
慎用全局變量
第一重考慮: 全局變量通常是一種蹩腳的函數(shù)間的進行通信的方式。
它會引發(fā)依賴關系和計時的問題,從而會導致程序調(diào)試和修改的困難。
第二重考慮: 從代碼及性能優(yōu)化來考慮,本地變量遠比全局變量快。
根據(jù)Python對變量的搜索的先后順序: 本地函數(shù)變量==》上層函數(shù)變量==》全局變量==》內(nèi)置變量
從上面可以看出,本地變量優(yōu)先被搜索,一旦找到,就此停下。下面專門對其做了測試,測試結(jié)果如下:
import profile
A = 5
def param_test():
B = 5
res = 0
for i in range(100000000):
res = B + i
return res
if __name__=='__main__':
profile.run('param_test()')
>>> ===================================== RESTART =====================================
>>>
5 function calls in 37.012 seconds #全局變量測試結(jié)果:37 秒
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 19.586 19.586 19.586 19.586 :0(range)
1 1.358 1.358 1.358 1.358 :0(setprofile)
1 0.004 0.004 35.448 35.448 <string>:1(<module>)
1 15.857 15.857 35.443 35.443 Learn.py:5(param_test)
1 0.206 0.206 37.012 37.012 profile:0(param_test())
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
>>> ===================================== RESTART =====================================
>>>
5 function calls in 11.504 seconds #局部變量測試結(jié)果: 11 秒
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 3.135 3.135 3.135 3.135 :0(range)
1 0.006 0.006 0.006 0.006 :0(setprofile)
1 0.000 0.000 11.497 11.497 <string>:1(<module>)
1 8.362 8.362 11.497 11.497 Learn.py:5(param_test)
1 0.000 0.000 11.504 11.504 profile:0(param_test())
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
避免改變可變類型參數(shù)
Python數(shù)據(jù)類型比如說列表、字典屬于可變對象。在作為參數(shù)傳遞給函數(shù)時,有時會像全局變量一樣被修改。
這樣做的壞處是:增強了函數(shù)之間的耦合性,從而導致函數(shù)過于特殊和不友好。維護起來也困難。
這個時候就要考慮使用切片S[:]和copy模塊中的copy()函數(shù)和deepcopy()函數(shù)來做個拷貝,避免修改可變對象
具體參考這篇文章: Python中的深淺拷貝詳解
避免直接改變另一個模塊中的變量
比如說在b.py文件中導入a模塊,a中有變量PI = 3.14, 但b.py想將其修改為:PI = 3.14159, 在這里你就搞不清楚變量PI原先的值到底是多少。碰到這種情況,可以考慮用易懂的函數(shù)名來實現(xiàn):
#模塊a.py PI = 3.14 def setPi(new): PI = new return PI
這樣既有自己想要的PI的值,又沒有改變a模塊中PI的值
import a PI = a.setPi(3.14159) print PI;a.PI
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