- 第 1 章 安装 Python
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.2. 使用 from module import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict: 一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 sys.modules
- 6.5. 与 Directory 共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用{n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究: 解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue
- 第 10 章 Scripts 和 Streams
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 缓冲节点查询
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 通过节点类型创建独立的处理句柄 Creating separate handlers by node type
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理被压缩的数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.2. 深入
- 13.3. 介绍 romantest.py
- 13.4. 正面测试(Testing for success)
- 13.5. 负面测试(Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测(Testing for sanity)
- 第 14 章 以测试优先为原则的编程
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 有效编程(Functional Programming)
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 过滤已访问列表
- 16.4. 关联已访问列表
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. Python license
- H.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
16.5. 数据中心思想编程
16.5. 数据中心思想编程
现在的你,可能正抓耳挠腮地狠想,为什么这样比使用 for 循环和直接调用函数好。这是一个非常好的问题。通常这是一个程序观问题。 使用 map 和 filter 强迫你围绕数据进行思考。
就此而言,你从没有数据开始,你所做的第一件事是 获得当前脚本的目录路径,并获得该目录中的文件列表。 这就是关键的一步,使你有了被处理的真实数据:文件名列表。
当然,你知道你并不关心所有的文件,而只关心测试套件。你有 太多数据, 因此你需要 filter 数据。 你如何知道哪些数据应该保留? 你需要一个测试来确定,因此你定义一个测试并把它传给 filter 函数。 这里你应用了一个正则表达式来确定,但无论如何构建测试,原则是一样的。
现在你有了每个测试套件的文件名(且局限于测试套件,因为所有其他内容都被过滤掉了),但是你确实还需要以模块名来替代之。 你有正确数量的数据,只是 格式不正确。 因此,你定义了一个函数来将文件名转换为模块名,并把这个函数关联到整个列表。 从一个文件名,你可以获得一个模块名,从一个文件名列表,你可以获得一个模块名列表。
如果不应用 filter, 你也可以使用 for 循环结合一个 if 语句的方法。 map 的使用则可以由一个 for 循环和一个函数调用来取代。 但是 for 循环看起来像是个繁重的工作。至少,简单讲是在浪费时间,糟糕的话还会隐埋错误(Bug)。 比方说,你需要弄清楚如何测试这样一个条件“这个文件是测试套件吗?” 不管怎么说,这是应用细化逻辑,没有哪个语言可以让我们这样做。 但是一旦你搞清楚了,你还需要费尽周折的定义一个新的空列表、写一个 for 循环以及一个 if 语句并手工地调用 append 将符合条件的元素一个个添加到新列表中,然后一路注意区分那个变量里放着过滤后的数据,那个变量里放着未过滤得老数据吗? 为什么不直接定义测试条件,然后由 Python 为你完成接下来的工作呢?
当然啦,你可以尝试眩一点的做法,去删除列表中的元素而不新建一个列表。 但是你以前吃过这样的亏。 试图在循环中改变数据结构是很容易出问题的。 Python 是一个这样工作的语言吗? 用多长时间你才能搞清这一点? 你能确定记得你第二次这样尝试的安全性? 程序员在和这类纯技术课题较劲的过程中,花费了太多的时间、犯了太多的错误,却并没有什么意义。这样并不可能令你的程序有所进步,只不过是费力不讨好。
我在第一次学习 Python 时是抵触列表遍历的, 而且我抗拒 filter 和 map 的时间更长。 我坚持着我更艰难的生活,固守着类似于 for 循环和 if 语句以及一步步地代码编程方式。 而且我的 Python 程序看起来很像是 Visual Basic 程序,细化每一个函数中的每一个操作步骤。 它们却有着同样的小错误和隐蔽的 Bug。 这一切其实都没有意义。
让这一切都远去吧。 费力不讨好的编程不重要,数据重要。 并且数据并不难,他们不过就是数据。 如果多了,就过滤。 如果不是我们要的,就关联。 聚焦在数据上,摒弃费力的劳作。
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