Zrozumienie błędów w dynamicznym tworzeniu zmiennych za pomocą vars() w Pythonie

Dlaczego nie możemy uzyskać dynamicznego dostępu do zmiennych Pythona za pomocą vars()?

Dynamiczne tworzenie zmiennych w Pythonie może dodawać Ci sił, zwłaszcza gdy chcesz zoptymalizować elastyczność kodu lub bardziej elastycznie obsługiwać dane.

Wyobraź sobie, że przeglądasz listę i chcesz utworzyć serię zmiennych o określonych nazwach — brzmi nieźle, prawda? The zmienne() funkcja jest kuszącą opcją do takich zadań, ponieważ umożliwia dostęp do słownika bieżących zmiennych lokalnych.

Jednak niezależnie od tego, jak intuicyjne może się wydawać to podejście, czasami prowadzi ono do nieoczekiwanych sytuacji błędy. Jeśli napotkałeś ten problem, nie jesteś sam! Wielu programistów jest zaskoczonych, gdy ich kod zawodzi w momencie pobierania zmiennych.

Zastanówmy się, dlaczego używać zmienne() dynamicznie w pętlach może nie zachowywać się zgodnie z oczekiwaniami, z kilkoma przykładami z życia wziętymi, aby zilustrować problem 🎢. Chcesz zobaczyć, dlaczego funkcja vars() może być przyczyną tych problemów? Czytaj dalej!

Zrozumienie dynamicznego tworzenia zmiennych za pomocą funkcji vars() w Pythonie

Funkcja Pythona zmienne() jest często wybieranym wyborem dla programistów, którzy muszą uzyskać dostęp do bieżących zmiennych lokalnych i dynamicznie tworzyć nazwy zmiennych w czasie wykonywania. W podanym przykładzie funkcja służy do tworzenia zmiennych o nazwach na podstawie elementów z listy, co pozwala nam automatycznie generować nazwy zmiennych typu „abc1”, „abc2”, „abc3”. Choć może się to wydawać wygodne, podejście to ma pewne ograniczenia, zwłaszcza gdy później będziemy próbować dynamicznie pobierać te zmienne. Jedną z głównych przyczyn błędów w tym przypadku jest to zmienne() nie modyfikuje rzeczywistego zakresu lokalnego w sposób trwały w różnych częściach kodu. Może to prowadzić do nieoczekiwanych błędów „nie znaleziono zmiennej” w instrukcjach return.

W naszym podejściu początkowo używaliśmy a dla pętli do iteracji po każdym elemencie listy i dynamicznego generowania nazw zmiennych poprzez połączenie ciągu „abc” z każdym elementem listy. Na przykład, jeśli lista to ['1', '2', '3'], pętla utworzy zmienne o nazwach „abc1”, „abc2” i „abc3”. Ale podczas zmienne() pomaga nam przechowywać te wartości i konsekwentnie je odzyskiwać zmienne() w fazie powrotu jest trudne, ponieważ zmienne te mogą nie pozostać dostępne zgodnie z oczekiwaniami. Aby tego uniknąć, jedną z alternatywnych metod jest użycie słownika do przechowywania wygenerowanych zmiennych, ponieważ słowniki są w naturalny sposób zaprojektowane do dynamicznego przechowywania wartości klucz-wartość.

Badaliśmy także użycie wykonanie() funkcję jako kolejny sposób dynamicznego definiowania zmiennych. The wykonanie() Funkcja pozwala nam wykonać ciąg kodu Pythona, umożliwiając tworzenie zmiennych w czasie wykonywania poprzez osadzenie nazwy zmiennej w ciągu kodu. Jednak to podejście jest ograniczone do konkretnych przypadków ze względu na potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa i koszty wydajności. Na przykład w środowiskach, w których bierze udział użytkownik, użycie funkcji exec() może spowodować powstanie luk w zabezpieczeniach, jeśli nie będzie traktowane ostrożnie. W naszym przykładzie funkcja exec() jest używana w kontrolowanym ustawieniu, gdzie mamy pewność co do danych wejściowych, i służy do tworzenia zmiennych dynamicznych. Mimo to generalnie unika się tej metody, chyba że jest to absolutnie konieczne w przypadku bezpiecznych aplikacji.

Kolejnym krytycznym aspektem tego rozwiązania jest pisanie testy jednostkowe aby sprawdzić, czy każda metoda (vars(), słownik i exec()) działa zgodnie z przeznaczeniem. Korzystając z biblioteki unittest Pythona, skonfigurowaliśmy przypadki testowe, aby mieć pewność, że każde podejście konsekwentnie zwraca oczekiwane wartości. Struktura unittest udostępnia przydatne twierdzenia, takie jak asertEqual, które porównują dane wyjściowe funkcji z oczekiwanym wynikiem. Na przykład nasz test potwierdza, że ​​uruchomienie funkcji słownikowej z listą wartości zwraca [1,1,1], zgodnie z oczekiwaniami. Korzystając z testów jednostkowych, możemy szybko sprawdzić niezawodność naszego kodu w różnych scenariuszach i wcześnie zidentyfikować wszelkie rozbieżności. Ogólnie rzecz biorąc, testy te wzmacniają najlepsze praktyki w kodowaniu, zapewniając, że nasze funkcje skutecznie i niezawodnie radzą sobie z przypadkami brzegowymi.

def test_with_vars(a):
    # Initialize a dictionary to track generated variables
    for i in range(len(a)):
        # Dynamically assign variable names and values
        vars()[f'abc{a[i]}'] = 1
    # Collect dynamically assigned values and return
    return [vars().get(f'abc{a[i]}', None) for i in range(len(a))]

# Test case to verify solution
b = ['1', '2', '3']
print(test_with_vars(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

def test_with_dict(a):
    # Use a dictionary to simulate dynamic variables
    dynamic_vars = {}
    for i in range(len(a)):
        # Use dictionary keys as dynamic variable names
        dynamic_vars[f'abc{a[i]}'] = 1
    # Return list of values using dictionary keys
    return [dynamic_vars.get(f'abc{a[i]}', None) for i in range(len(a))]

# Test case for dictionary-based solution
print(test_with_dict(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

def test_with_exec(a):
    # Use exec to create dynamic variables
    for i in range(len(a)):
        exec(f"abc{a[i]} = 1")
    # Verify by returning values
    results = []
    for i in range(len(a)):
        # Access dynamically created variables
        exec(f"results.append(abc{a[i]})")
    return results

# Test case for exec-based solution
print(test_with_exec(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

import unittest

class TestDynamicVariableAssignment(unittest.TestCase):
    def test_vars_method(self):
        self.assertEqual(test_with_vars(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])
        
    def test_dict_method(self):
        self.assertEqual(test_with_dict(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])

    def test_exec_method(self):
        self.assertEqual(test_with_exec(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])

# Run the tests
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Odkrywanie alternatyw dla dynamicznego tworzenia zmiennych w Pythonie

Pracując w Pythonie, wielu programistów odkrywa sposoby dynamicznego tworzenia zmiennych i uzyskiwania do nich dostępu. The zmienne() Funkcja jest jednym z pierwszych narzędzi, które należy wypróbować podczas dynamicznej obsługi zmiennych. Jednakże, jak widzieliśmy, poleganie wyłącznie na funkcji vars() przy manipulacji zmiennymi stwarza wyzwania, szczególnie w zakresie wyszukiwania i spójnego dostępu. Zamiast tego często zachęca się programistów do korzystania z bardziej kontrolowanych i niezawodnych alternatyw, takich jak słowniki, które upraszczają dostęp do danych i redukują błędy w czasie wykonywania. Na przykład przechowywanie wygenerowanych zmiennych jako par klucz-wartość w słowniku pozwala uniknąć skomplikowanych obejść i zapewnia spójność w całym skrypcie.

Oprócz słowników, globale() Funkcja to kolejna opcja, której można użyć do zarządzania dynamicznie generowanymi zmiennymi. W przeciwieństwie do vars(), która uzyskuje dostęp przede wszystkim do lokalnej tablicy symboli, globals() działa na poziomie modułu, udostępniając zmienne w całym programie. Na przykład utworzenie zmiennej o zasięgu globalnym za pomocą globals()['new_var'] = 'Hello' zapewnia dostępność new_var w całym module. Jednakże globals() należy używać ostrożnie w dużych projektach, aby uniknąć niezamierzonych skutków ubocznych w zakresie globalnym. To powiedziawszy, pozostaje pomocne w przypadku projektów na małą skalę, w których niezbędny jest dostęp do zmiennych globalnych.

Niektórzy programiści zwracają się również do klas Pythona, gdy muszą zarządzać wieloma atrybutami o dynamicznych nazwach. Używając setattr()możesz przypisywać nowe atrybuty do instancji klas w czasie wykonywania, skutecznie tworząc „zmienne dynamiczne” w zakresie obiektu. Na przykład bieganie setattr(obj, 'attribute_name', value) przypisuje obiektowi nowy atrybut, umożliwiając elastyczną obsługę danych w kontrolowanym środowisku. To podejście oferuje to, co najlepsze z obu światów: dynamiczne nazewnictwo zmiennych i enkapsulację, która utrzymuje porządek danych i zapobiega problemom typowym dla używania globals() lub vars(). Zastosowanie tych alternatyw dla vars() zapewnia bardziej uporządkowane opcje zarządzania danymi dynamicznymi 🧩.