Python使用数字与字符串的技巧

1.少写数字字面量
 
“数字字面量(integer literal)” 是指那些直接出现在代码里的数字。它们分布在代码里的各个角落,比如代码 del users[0] 里的 0 就是一个数字字面量。它们简单、实用,每个人每天都在写。但是,当你的代码里不断重复出现一些特定字面量时,你的“代码质量告警灯”就应该亮起黄灯
 
举个例子,假如你刚加入一家心仪已久的新公司,同事转交给你的项目里有这么一个函数:
 
这个函数做了什么事?你努力想搞懂它的意思,不过 trip.source == 11 是什么情况?那 == 12 呢?这两行代码很简单,没有用到任何魔法特性。但初次接触代码的你可能需要花费一整个下午,才能弄懂它们的含义。
 
问题就出在那几个数字字面量上。 最初写下这个函数的人,可能是在公司成立之初加入的那位元老程序员。而他对那几个数字的含义非常清楚。但如果你是一位刚接触这段代码的新人,就完全是另外一码事了。
 
使用 enum 枚举类型改善代码
 
那么,怎么改善这段代码?最直接的方式,就是为这两个条件分支添加注释。不过在这里,“添加注释”显然不是提升代码可读性的最佳办法(其实在绝大多数其他情况下都不是)。我们需要用有意义的名称来代替这些字面量,而枚举类型(enum)用在这里最合适不过了。
 
enum 是 Python 自 3.4 版本引入的内置模块,如果你使用的是更早的版本,可以通过 pip install enum34 来安装它。下面是使用 enum 的样例代码:
 
将重复出现的数字字面量定义成枚举类型,不光可以改善代码的可读性,代码出现 Bug 的几率也会降低。
 
试想一下,如果你在某个分支判断时将 11 错打成了 111 会怎么样?我们时常会犯这种错,而这类错误在早期特别难被发现。将这些数字字面量全部放入枚举类型中可以比较好的规避这类问题。类似的,将字符串字面量改写成枚举也可以获得同样的好处。
 
使用枚举类型代替字面量的好处:
 
· 提升代码可读性:所有人都不需要记忆某个神奇的数字代表什么
 
· 提升代码正确性:减少打错数字或字母产生 bug 的可能性
 
当然,你完全没有必要把代码里的所有字面量都改成枚举类型。 代码里出现的字面量,只要在它所处的上下文里面容易理解,就可以使用它。 比如那些经常作为数字下标出现的 0 和 -1 就完全没有问题,因为所有人都知道它们的意思。
 
2. 别在裸字符串处理上走太远
 
什么是“裸字符串处理”?在这篇文章里,它指只使用基本的加减乘除和循环、配合内置函数/方法来操作字符串,获得我们需要的结果。
 
所有人都写过这样的代码。有时候我们需要拼接一大段发给用户的告警信息,有时我们需要构造一大段发送给数据库的 SQL 查询语句,就像下面这样:
 
我们之所以用这种方式拼接出需要的字符串 – 在这里是 SQL 语句 – 是因为这样做简单、直接,符合直觉。但是这样做最大的问题在于:随着函数逻辑变得更复杂,这段拼接代码会变得容易出错、难以扩展。事实上,上面这段 Demo 代码也只是仅仅做到看上去没有明显的 bug 而已 (谁知道有没有其他隐藏问题)。
 
其实,对于 SQL 语句这种结构化、有规则的字符串,用对象化的方式构建和编辑它才是更好的做法。下面这段代码用 SQLAlchemy 模块完成了同样的功能:
 
上面的 fetch_users_v2 函数更短也更好维护,而且根本不需要担心 SQL 注入问题。所以,当你的代码中出现复杂的裸字符串处理逻辑时,请试着用下面的方式替代它:
 
Q: 目标/源字符串是结构化的,遵循某种格式吗?
 
· 是:找找是否已经有开源的对象化模块操作它们,或是自己写一个
 
o SQL:SQLAlchemy
 
o XML:lxml
 
o JSON、YAML …
 
· 否:尝试使用模板引擎而不是复杂字符串处理逻辑来达到目的
 
o Jinja2
 
o Mako
 
o Mustache
 
3. 不必预计算字面量表达式
 
我们的代码里偶尔会出现一些比较复杂的数字,就像下面这样:
 
话说在前头,上面的代码没有任何毛病。
 
首先,我们在小本子(当然,和我一样的聪明人会用 IPython)上算了算:11天一共包含多少秒?。然后再把结果 950400 这个神奇的数字填进我们的代码里,最后心满意足的在上面补上一行注释:告诉所有人这个神奇的数字是怎么来的。
 
我想问的是:“为什么我们不直接把代码写成 if delta_seconds 呢?”
 
“性能”,答案一定会是“性能”。我们都知道 Python 是一门(速度欠佳的)解释型语言,所以预先计算出 950400 正是因为我们不想让每次对函数 f1 的调用都带上这部分的计算开销。不过事实是:即使我们把代码改成****if delta_seconds ,函数也不会多出任何额外的开销。
 
Python 代码在执行时会被解释器编译成字节码,而真相就藏在字节码里。让我们用 dis 模块看看:
 
看见上面的 2 LOAD_CONST 1 (950400) 了吗?这表示 Python 解释器在将源码编译成成字节码时,会计算 11 * 24 * 3600 这段整表达式,并用 950400 替换它。
 
所以,当我们的代码中需要出现复杂计算的字面量时,请保留整个算式吧。它对性能没有任何影响,而且会增加代码的可读性。
 
Hint:Python 解释器除了会预计算数值字面量表达式以外,还会对字符串、列表做类似的操作。一切都是为了性能。谁让你们老吐槽 Python 慢呢?

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