- 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
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15.4. 后记
15.4. 后记
聪明的读者在学习 前一节 时想得会更深入一层。 现在写的这个程序中最令人头痛(性能负担)的是正则表达式,它是必需的,因为没有其它方法来处理罗马数字。但是,它们只有 5000 个,为什么不一次性地构建一个查询表来读取? 不必用正则表达式凸现了这个主意的好处。 你建立了整数到罗马数字查询表的时候,罗马数字到整数的逆向查询表也构建了。
更大的好处在于,你已经拥有一整套完全的单元测试。 你修改了多半的代码,但单元测试还是一样的,因此你可以确定你的新代码与来的代码一样可以正常工作。
例 15.17. roman9.py
这个文件可以在例子目录下的 py/roman/stage9/ 目录中找到。
如果您还没有下载本书附带的例子程序, 可以 下载本程序和其他例子程序。
#Define exceptions class RomanError(Exception): pass class OutOfRangeError(RomanError): pass class NotIntegerError(RomanError): pass class InvalidRomanNumeralError(RomanError): pass #Roman numerals must be less than 5000 MAX_ROMAN_NUMERAL = 4999 #Define digit mapping romanNumeralMap = (('M', 1000), ('CM', 900), ('D', 500), ('CD', 400), ('C', 100), ('XC', 90), ('L', 50), ('XL', 40), ('X', 10), ('IX', 9), ('V', 5), ('IV', 4), ('I', 1)) #Create tables for fast conversion of roman numerals. #See fillLookupTables() below. toRomanTable = [ None ] # Skip an index since Roman numerals have no zero fromRomanTable = {} def toRoman(n): """convert integer to Roman numeral""" if not (0 < n <= MAX_ROMAN_NUMERAL): raise OutOfRangeError, "number out of range (must be 1..%s)" % MAX_ROMAN_NUMERAL if int(n) <> n: raise NotIntegerError, "non-integers can not be converted" return toRomanTable[n] def fromRoman(s): """convert Roman numeral to integer""" if not s: raise InvalidRomanNumeralError, "Input can not be blank" if not fromRomanTable.has_key(s): raise InvalidRomanNumeralError, "Invalid Roman numeral: %s" % s return fromRomanTable[s] def toRomanDynamic(n): """convert integer to Roman numeral using dynamic programming""" result = "" for numeral, integer in romanNumeralMap: if n >= integer: result = numeral n -= integer break if n > 0: result += toRomanTable[n] return result def fillLookupTables(): """compute all the possible roman numerals""" #Save the values in two global tables to convert to and from integers. for integer in range(1, MAX_ROMAN_NUMERAL + 1): romanNumber = toRomanDynamic(integer) toRomanTable.append(romanNumber) fromRomanTable[romanNumber] = integer fillLookupTables()
这样有多快呢?
例 15.18. 用 romantest9.py 测试 roman9.py 的结果
............. ---------------------------------------------------------------------- Ran 13 tests in 0.791s OK
还记得吗?你原有版本的最快速度是 13 个测试耗时 3.315 秒。 当然,这样的比较不完全公平,因为这个新版本需要更长的时间来导入 (当它填充查询表时)。 但是导入只需一次,在运行过程中可以忽略。
这个重构的故事的寓意是什么?
- 简洁是美德。
- 特别是使用正则表达式时。
- 并且单元测试给了你大规模重构的信心...... 既便没写出原有的代码也是这样。
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