다른 언어로 코딩 할 때 다음과 같이 블록 범위를 만드는 경우가 있습니다.
statement
...
statement
{
statement
...
statement
}
statement
...
statement
한 가지 목적은 코드 가독성을 높이는 것입니다. 특정 명령문이 논리 단위를 형성하거나 특정 지역 변수가 해당 블록에서만 사용된다는 것을 보여주기위한 것입니다.
파이썬에서 똑같은 일을하는 관용적 인 방법이 있습니까?
__exit__및 with진술 을 가지고 놀려고 노력 globals()했지만 실패했습니다.
답변:
파이썬의 관용적 인 방법은 함수를 짧게 유지하는 것입니다. 이것이 필요하다고 생각되면 코드를 리팩토링하십시오! :)
Python은 각 모듈, 클래스, 함수, 생성기 표현식, dict comprehension, set comprehension 및 Python 3.x에서 각 목록 이해에 대한 새 범위를 만듭니다. 이 외에도 함수 내에 중첩 된 범위가 없습니다.
함수 내에서 함수를 선언 한 다음 즉시 호출하여 Python의 C ++ 블록 범위와 유사한 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들면 :
def my_func():
shared_variable = calculate_thing()
def do_first_thing():
... = shared_variable
do_first_thing()
def do_second_thing():
foo(shared_variable)
...
do_second_thing()
왜 이것을하고 싶은지 잘 모르겠다면 이 비디오 가 당신을 설득 할 것입니다.
기본 원칙은 '쓰레기'(추가 유형 / 함수)를 절대적으로 필요한 것보다 더 넓은 범위에 도입하지 않고 가능한 한 엄격하게 모든 범위를 do_first_thing()지정하는 것입니다. 호출 기능.
블록 범위가 없다는 데 동의합니다. 그러나 파이썬 3의 한 곳은 마치 블록 범위가있는 것처럼 SEEM을 만듭니다.
이 모습을 준 무슨 일이 있었습니까? 이것은 파이썬 2에서 제대로 작동했지만 파이썬 3에서 변수 누출을 막기 위해이 트릭을 수행했으며이 변경으로 인해 여기에 블록 범위가있는 것처럼 보입니다.
설명하겠습니다.
범위의 개념에 따라 동일한 범위 내에 동일한 이름을 가진 변수를 도입 할 때 해당 값을 수정해야합니다.
이것은 파이썬 2에서 일어나는 일입니다.
>>> x = 'OLD'
>>> sample = [x for x in 'NEW']
>>> x
'W'
그러나 파이썬 3에서는 같은 이름을 가진 변수가 도입되었지만 재정의하지 않지만 목록 이해는 어떤 이유로 샌드 박스처럼 작동하며 새 범위를 만드는 것처럼 보입니다.
>>> x = 'OLD'
>>> sample = [x for x in 'NEW']
>>> x
'OLD'
이 대답은 응답자 @Thomas의 진술에 위배 됩니다. 범위를 만드는 유일한 방법은 함수, 클래스 또는 모듈 입니다. 이것은 새 범위를 만드는 다른 장소처럼 보이기 때문입니다.
모듈 (및 패키지)은 프로그램을 별도의 네임 스페이스로 나누는 훌륭한 Python 방식이며,이 질문의 암묵적인 목표 인 것 같습니다. 사실, 파이썬의 기초를 배우면서 블록 스코프 기능이 없다는 사실에 실망했습니다. 그러나 일단 파이썬 모듈을 이해하면 블록 범위 없이도 이전 목표를 더 우아하게 실현할 수있었습니다.
동기를 부여하고 사람들을 올바른 방향으로 안내하기 위해 Python의 범위 지정 구문에 대한 명시적인 예를 제공하는 것이 유용하다고 생각합니다. 먼저 Python 클래스를 사용하여 블록 범위를 구현하는 데 실패한 시도를 설명합니다. 다음으로 파이썬 모듈을 사용하여 더 유용한 것을 어떻게 얻었는지 설명합니다. 마지막으로 데이터로드 및 필터링에 패키지를 실제로 적용하는 방법에 대해 설명합니다.
잠시 동안 클래스 선언 내부에 코드를 붙여서 블록 범위를 달성했다고 생각했습니다.
x = 5
class BlockScopeAttempt:
x = 10
print(x) # Output: 10
print(x) # Output: 5
불행히도 이것은 함수가 정의되면 분해됩니다.
x = 5
class BlockScopeAttempt:
x = 10
print(x) # Output: 10
def printx2():
print(x)
printx2() # Output: 5!!!
클래스 내에 정의 된 함수는 전역 범위를 사용하기 때문입니다. 이 문제를 해결하는 가장 쉬운 (유일한 것은 아니지만) 방법은 클래스를 명시 적으로 지정하는 것입니다.
x = 5
class BlockScopeAttempt:
x = 10
print(x) # Output: 10
def printx2():
print(BlockScopeAttempt.x) # Added class name
printx2() # Output: 10
클래스에 포함되어 있는지 여부에 따라 함수를 다르게 작성해야하기 때문에 이것은 그렇게 우아하지 않습니다.
모듈은 정적 클래스와 매우 유사하지만 모듈은 내 경험에서 훨씬 더 깔끔합니다. 모듈로 동일한 작업을 수행하기 my_module.py위해 다음 내용으로 현재 작업 디렉토리에 라는 파일을 만듭니다 .
x = 10
print(x) # (A)
def printx():
global x
print(x) # (B)
그런 다음 주 파일 또는 대화 형 (예 : Jupyter) 세션에서
x = 5
import my_module # Output: 10 from (A)
my_module.printx() # Output: 10 from (B)
print(x) # Output: 5
설명으로 각 Python 파일은 자체 전역 네임 스페이스를 가진 모듈을 정의합니다. 모듈을 가져 오면 .구문 을 사용하여이 네임 스페이스의 변수에 액세스 할 수 있습니다 .
대화식 세션에서 모듈로 작업하는 경우 처음에이 두 줄을 실행할 수 있습니다.
%load_ext autoreload
%autoreload 2
모듈은 해당 파일이 수정되면 자동으로 다시로드됩니다.
패키지의 개념은 모듈 개념을 약간 확장 한 것입니다. 패키지는 __init__.py가져올 때 실행되는 파일 (비어있을 수 있음)을 포함하는 디렉토리 입니다. 이 디렉토리 내의 모듈 / 패키지는 .구문을 사용하여 액세스 할 수 있습니다 .
데이터 분석을 위해 대용량 데이터 파일을 읽고 대화식으로 다양한 필터를 적용해야하는 경우가 많습니다. 파일을 읽는 데 몇 분이 걸리므로 한 번만하고 싶습니다. 객체 지향 프로그래밍에 대해 학교에서 배운 내용을 기반으로 클래스의 메서드로 필터링 및로드를위한 코드를 작성해야한다고 믿었습니다. 이 방법의 가장 큰 단점은 필터를 재정의하면 클래스 정의가 변경되므로 데이터를 포함한 전체 클래스를 다시로드해야한다는 것입니다.
요즘 Python에서는 및 my_data이라는 하위 모듈이 포함 된라는 패키지를 정의합니다 . 내부 에서 상대 가져 오기를 수행 할 수 있습니다.loadfilterfilter.py
from .load import raw_data
내가 수정하는 경우 filter.py, 다음 autoreload의 변화를 감지합니다. 다시로드되지 않으므로 load.py데이터를 다시로드 할 필요가 없습니다. 이렇게하면 Jupyter 노트북에서 필터링 코드의 프로토 타입을 만들고 함수로 래핑 한 다음 노트북에서 filter.py. 이 문제를 파악하는 것은 내 작업 흐름에 혁명을 일으켰고 나를 회의론자에서 "Zen of Python"의 신자로 전환했습니다.
One purpose (of many) is to improve code readability-올바르게 작성된 (즉, python을 따르는) Python 코드 는 이러한 장식을 읽을 필요가 없습니다. 사실, 파이썬에 대해 내가 좋아하는 (많은) 것 중 하나입니다.