Kintamųjų numatytųjų argumentų spąstai Python

Keičiamų numatytųjų Python funkcijų supratimas

Kiekvienas, pakankamai ilgai besiblaškantis su Python, buvo įkandęs (arba suplėšytas į gabalus) dėl kintamų numatytųjų argumentų problemos. Pavyzdžiui, funkcijos apibrėžimas def foo(a=[]): a.append(5); grąžinimas gali sukelti netikėtų rezultatų. Python naujokai dažnai tikisi, kad ši funkcija, kai iškviečiama be parametrų, visada grąžins sąrašą, kuriame yra tik vienas elementas: [5]. Tačiau tikrasis elgesys yra visai kitoks ir gluminantis.

Pakartotiniai funkcijos iškvietimai kaupia reikšmes sąraše, todėl gaunami tokie išėjimai kaip [5], [5, 5], [5, 5, 5], ir taip toliau. Toks elgesys gali nustebinti, o tie, kurie nėra susipažinę su Python vidinėmis savybėmis, dažnai jį vadina dizaino trūkumu. Šiame straipsnyje gilinamasi į pagrindines tokio elgesio priežastis ir nagrinėjama, kodėl numatytieji argumentai yra susieti su funkcijos apibrėžimu, o ne vykdymo metu.

komandą	apibūdinimas
is None	Patikrina, ar kintamasis yra Nėra, dažniausiai naudojamas numatytiesiems funkcijos argumentams nustatyti.
list_factory()	Funkcija, naudojama kuriant naują sąrašą, išvengiant kintamo numatytojo argumento problemos.
@	Dekoratoriaus sintaksė, naudojama funkcijos ar metodo veikimui modifikuoti.
copy()	Sukuriama sekli sąrašo kopija, kad būtų išvengta pradinio sąrašo pakeitimų.
*args, kwargs	Leidžia funkcijai perduoti kintamą argumentų ir raktinių žodžių argumentų skaičių.
__init__	Konstruktoriaus metodas Python klasėse, naudojamas objekto būsenai inicijuoti.
append()	Sąrašo pabaigoje prideda elementą, kuris čia naudojamas kintamo numatytojo argumento problemai parodyti.

Keičiamų numatytųjų argumentų tvarkymas Python funkcijose

Pirmasis scenarijus sprendžia kintamų numatytųjų argumentų problemą naudojant kaip numatytąją parametro reikšmę. Funkcijos viduje ji patikrina, ar argumentas yra ir priskiria jam tuščią sąrašą, jei tiesa. Tokiu būdu kiekvienas funkcijos iškvietimas gauna savo sąrašą, užkertant kelią netikėtam elgesiui. Šis metodas užtikrina, kad sąrašas visada sukuriamas naujai, taip išvengiant elementų kaupimosi per kelis skambučius. Šis metodas yra paprastas ir veiksmingas, todėl tai yra įprastas šios problemos sprendimas.

Antrasis scenarijus naudoja gamyklinę funkciją, , kad kiekvieną kartą, kai funkcija iškviečiama, būtų sukurtas naujas sąrašas. Apibrėžiant už funkcijos ribų ir naudojant ją numatytajai vertei nustatyti, užtikrinama, kad kiekvieno iškvietimo metu būtų sukurtas naujas sąrašas. Šis metodas yra aiškesnis ir gali būti lengviau skaitomas sudėtinguose scenarijuose. Abu šie sprendimai apeina kintamų numatytųjų argumentų problemą užtikrindami, kad kiekvienam iškvietimui būtų naudojamas naujas sąrašas, taip išlaikant numatomą funkcijų su kintamaisiais numatytais parametrais elgesį.

Pažangūs keičiamų numatytųjų reikšmių valdymo būdai

Trečiasis scenarijus pristato klasėmis pagrįstą valstybės valdymo metodą. Įtraukdami sąrašą į klasę ir inicijuodami jį metodas, kiekvienas klasės egzempliorius išlaiko savo būseną. Šis metodas yra ypač naudingas, kai funkcijos elgesys turi būti didesnio būsenos objekto dalis. Klasių naudojimas gali suteikti daugiau struktūros ir pakartotinio naudojimo sudėtingose ​​programose.

Ketvirtasis scenarijus naudoja dekoratorių, kad tvarkytų kintamus numatytuosius argumentus. The dekoratorius apvynioja pradinę funkciją ir užtikrina, kad prieš vykdant funkciją būtų sukurta nauja sąrašo argumentų kopija. Šis metodas panaudoja galingą Python dekoratoriaus sintaksę, kad pašalintų sudėtingumą ir būtų sukurtas švarus ir pakartotinai naudojamas sprendimas. Dekoratoriai yra patikima „Python“ funkcija, leidžianti glaustai ir skaitomai išplėsti funkcijų elgseną. Kartu šie scenarijai iliustruoja skirtingas strategijas, skirtas valdyti kintamus numatytuosius argumentus, kurių kiekvienas turi savo naudojimo atvejus ir pranašumus.

def foo(a=None):
    if a is None:
        a = []
    a.append(5)
    return a

# Testing the function
print(foo())  # Output: [5]
print(foo())  # Output: [5]
print(foo())  # Output: [5]

def list_factory():
    return []

def foo(a=list_factory()):
    a.append(5)
    return a

# Testing the function
print(foo())  # Output: [5]
print(foo())  # Output: [5]
print(foo())  # Output: [5]

class Foo:
    def __init__(self):
        self.a = []

    def add(self):
        self.a.append(5)
        return self.a

# Testing the class
foo_instance = Foo()
print(foo_instance.add())  # Output: [5]

def mutable_default(func):
    def wrapper(*args, kwargs):
        new_args = []
        for arg in args:
            if isinstance(arg, list):
                arg = arg.copy()
            new_args.append(arg)
        return func(*new_args, kwargs)
    return wrapper

@mutable_default
def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a

# Testing the function
print(foo())  # Output: [5]
print(foo())  # Output: [5]
print(foo())  # Output: [5]

Kintamųjų numatytųjų argumentų pasekmių tyrimas

Vienas aspektas, kuris dažnai nepastebimas diskutuojant apie kintamą numatytąjį argumentą, yra našumo poveikis. Naudojant nekeičiamus numatytuosius nustatymus, pvz arba gamyklinių funkcijų generuoti naujus egzempliorius, vykdymo laikas šiek tiek pailgėja. Taip yra todėl, kad norint sukurti naujus egzempliorius, kiekvienam iškvietimui reikia papildomų patikrinimų arba funkcijų iškvietimų. Nors našumo skirtumas daugeliu atvejų yra minimalus, jis gali tapti reikšmingas našumui svarbiose programose arba atliekant daugybę funkcijų iškvietimų.

Kitas svarbus aspektas yra kodo skaitomumas ir priežiūra. Naudojant kintamus numatytuosius argumentus, gali atsirasti subtilių klaidų, kurias sunku atsekti, ypač didesnėse kodų bazėse. Laikydamiesi geriausios praktikos, pvz., naudodami nekintamus numatytuosius nustatymus arba gamyklines funkcijas, kūrėjai gali sukurti labiau nuspėjamą ir prižiūrimą kodą. Tai ne tik padeda išvengti klaidų, bet ir palengvina kodo supratimą bei modifikavimą, o tai labai svarbu ilgalaikiams projektams ir bendradarbiavimui kūrimo komandose.

1. Kodėl kintamieji numatytieji argumentai veikia netikėtai?
2. Kintamieji numatytieji argumentai išlaiko savo būseną funkcijų iškvietimų metu, nes jie yra susieti su funkcijos apibrėžimu, o ne vykdant.
3. Kaip išvengti problemų dėl kintamųjų numatytųjų argumentų?
4. Naudokite kaip numatytąją reikšmę ir inicijuokite kintamą objektą funkcijos viduje arba naudokite gamyklinę funkciją, kad sukurtumėte naują egzempliorių.
5. Ar kada nors naudinga naudoti keičiamus numatytuosius argumentus?
6. Kai kuriuose sudėtingesniuose scenarijuose, pvz., tyčia palaikyti būseną tarp funkcijų iškvietimų, tačiau paprastai tai nerekomenduojama dėl klaidų rizikos.
7. Kas yra gamyklinė funkcija?
8. Gamyklos funkcija yra funkcija, kuri grąžina naują objekto egzempliorių, užtikrindama, kad kiekviename funkcijos iškvietime būtų naudojamas naujas egzempliorius.
9. Ar dekoratoriai gali padėti pakeisti numatytuosius argumentus?
10. Taip, dekoratoriai gali modifikuoti funkcijų veikimą, kad kintamieji numatytieji nustatymai būtų tvarkomi saugiau, kaip parodyta dekoratorius.
11. Kokie yra klasės naudojimo valdant būseną trūkumai?
12. Klasės padidina sudėtingumą ir gali būti pernelyg sudėtingos atliekant paprastas funkcijas, tačiau jos suteikia struktūrinį būdą valdyti būseną.
13. Naudoja kaip numatytoji vertė turi kokių nors minusų?
14. Tam reikia atlikti papildomus funkcijos patikrinimus, kurie gali šiek tiek paveikti veikimą, tačiau šis poveikis paprastai yra nereikšmingas.
15. Kaip Python tvarko numatytųjų argumentų įvertinimą?
16. Numatytieji argumentai įvertinami tik vieną kartą funkcijos apibrėžimo metu, o ne kiekvieno funkcijos iškvietimo metu.

Kintamų numatytųjų argumentų apibendrinimas Python

Norint parašyti patikimą ir prižiūrimą kodą, labai svarbu suprasti kintamo numatytojo argumento spąstą Python. Nors toks elgesys gali atrodyti kaip dizaino trūkumas, jis kyla dėl to, kad Python nuosekliai tvarko funkcijų apibrėžimą ir vykdymą. Naudodami tokius metodus kaip None, gamyklos funkcijos ar dekoratoriai, kūrėjai gali išvengti netikėto elgesio ir užtikrinti, kad jų kodas veiktų taip, kaip numatyta. Galiausiai šių niuansų įsisavinimas pagerina Python programų funkcionalumą ir skaitomumą.