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Python 3.10 的首個 PEP 誕生,內(nèi)置類型 zip() 迎來新特性(推薦)

瀏覽:27日期:2022-07-18 18:15:00

譯者前言:相信凡是用過 zip() 內(nèi)置函數(shù)的人,都會贊同它很有用,但是,它的最大問題是可能會產(chǎn)生出非預期的結果。PEP-618 提出給它增加一個參數(shù),可以有效地解決大家的痛點。

這是 Python 3.10 版本正式采納的第一個 PEP,「Python貓」一直有跟進社區(qū)最新動態(tài)的習慣,所以翻譯了出來給大家嘗鮮,強烈推薦一讀。(PS:嚴格來說,zip() 是一個內(nèi)置類(built-in type),而不是一個內(nèi)置函數(shù)(built-in function),但我們一般都稱它為一個內(nèi)置函數(shù)。)

PEP原文 : https://www.python.org/dev/peps/pep-0618/

PEP標題: Add Optional Length-Checking To zip

PEP作者: Brandt Bucher

創(chuàng)建日期: 2020-05-01

合入版本: 3.10

PEP翻譯計劃 :https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn

摘要

本 PEP 建議給內(nèi)置的 zip 添加一個可選的 strict 布爾關鍵字參數(shù)。當啟用時,如果其中一個參數(shù)先被用盡了,則會引發(fā) ValueError 。

動機

從作者的個人經(jīng)驗和一份對標準庫的調查 來看,明顯有很多(如果不是絕大多數(shù))zip 用例要求可迭代對象必須是等長的。有時候,周圍代碼的上下文可以保證這點,但是要 zip 處理的數(shù)據(jù)通常是由調用者傳入的、單獨提供的或者以某種方式生成的。在這些情況下,zip 的默認行為意味著錯誤的重構或邏輯錯誤,很容易悄悄地導致數(shù)據(jù)丟失。這些 bug 不僅難以定位,甚至難以被覺察到。

很容易想到造成這種問題的簡單案例。例如,以下代碼在 items 為一個序列(sequence)時可以良好地運行,但是如果調用者將 item 重構為一個可消耗的迭代器,則代碼會悄悄地產(chǎn)生縮短的、不匹配的結果:

def apply_calculations(items): transformed = transform(items) for i, t in zip(items, transformed): yield calculate(i, t)

zip 還有幾種常見用法。慣用的技巧性用法特別容易出問題,因為它們經(jīng)常被不完全了解代碼工作方式的用戶使用。下面是一個示例,解包到 zip 中以轉化成嵌套的可迭代對象:

>>> x = [[1, 2, 3], ['one' 'two' 'three']]>>> xt = list(zip(*x))

另一個例子是將數(shù)據(jù)“分塊”成大小相等的組:

>>> n = 3>>> x = range(n ** 2),>>> xn = list(zip(*[iter(x)] * n))

在第一個例子中,非矩形數(shù)據(jù)通常會導致邏輯錯誤。在第二個例子中,長度不是 n 的倍數(shù)的數(shù)據(jù)通常也是錯誤。因為這兩個習慣用法都會悄悄地忽略不匹配的尾部元素。

最有說服力的例子來自使用了 zip 的標準庫ast ,它在 literal_eval 里產(chǎn)生過一個 bug,會直接丟棄不匹配的節(jié)點:

>>> from ast import Constant, Dict, literal_eval>>> nasty_dict = Dict(keys=[Constant(None)], values=[])>>> literal_eval(nasty_dict) # Like eval('{None: }'){}

實際上,筆者已經(jīng)在 Python 的標準庫和工具中找出了許多調用點, 立即在這些位置啟用此新特性是恰當?shù)摹?/p>

基本原理

一些評論者聲稱:布爾開關常量是一種“代碼壞氣味(code-smell)”,或者與 Python 的設計哲學背道而馳。

但是,Python 當前在內(nèi)置函數(shù)上有幾個布爾關鍵字參數(shù)的用法,它們通常使用編譯期常量來調用:

compile(..., dont_inherit=True) open(..., closefd=False) print(..., flush=True) sorted(..., reverse=True)

標準庫中還有許多類似用法。

這個新參數(shù)的想法和名稱最初是由 Ram Rachum 提出的。該議題收到了 100 多個回復,而候選的“equal”也獲得了相近的支持數(shù)。

筆者對它們沒有很強烈的偏好,盡管“equal equals” 讀起來有點尷尬。它還可能(錯誤地)暗示了 zip 的對象是相等的:

>>> z = zip([2.0, 4.0, 6.0], [2, 4, 8], equal=True)

規(guī)范

當用關鍵字參數(shù) strict=True 調用內(nèi)置類 zip 時,如果參數(shù)的長度不同,則生成的迭代器會引發(fā) ValueError。這個異常就發(fā)生在迭代器正常停止迭代的地方。

向上兼容

此項更改是完全向上兼容的。當前的 zip 不接受關鍵字參數(shù),默認省略 strict 的“非嚴格”用法會保持不變。

參考實現(xiàn)

筆者設計了一個 C 實現(xiàn)。

用 Python 大致翻譯如下:

def zip(*iterables, strict=False): if not iterables: return iterators = tuple(iter(iterable) for iterable in iterables) try: while True: items = [] for iterator in iterators: items.append(next(iterator)) yield tuple(items) except StopIteration: if not strict: return if items: i = len(items) plural = ' ' if i == 1 else 's 1-' msg = f'zip() argument {i+1} is shorter than argument{plural}{i}' raise ValueError(msg) sentinel = object() for i, iterator in enumerate(iterators[1:], 1): if next(iterator, sentinel) is not sentinel: plural = ' ' if i == 1 else 's 1-' msg = f'zip() argument {i+1} is longer than argument{plural}{i}' raise ValueError(msg)

被拒絕的意見

(1)添加 itertools.zip_strict

這是 Python-Ideas 郵件列表上獲得最多支持的替代方案,因此值得在此處加以討論。它沒有任何嚴重的缺陷,如果本 PEP 被否絕,它是一個很好的替代。

雖然考慮到這一點,但是在 zip 中添加可選參數(shù)可以用較小的更改而更好地解決誘發(fā)此 PEP 的問題。

(2)依照先例

itertools 中有一個 zip_longest,這似乎讓人很有動機再添加一個 zip_strict。但是,zip_longest 在許多方面是一個更加復雜且特定的程序:它負責填寫缺失的值,但其它函數(shù)都不需要操心這種事。

如果 zip 和 zip_longest 同時放在 itertools 中,或者都作為內(nèi)置函數(shù),那么在相同的地方添加 zip_strict 就確實是一個更有效的論點。然而,新的“strict”用法在接口和行為方面,相比起 zip_longest,更接近于 zip 的概念,但又不足以成為內(nèi)置對象??紤]到這個原因,令 zip 就地擴展出一個新的選項,似乎是最自然的選擇。

(3)易用性

如果 zip 能夠防止此類 bug,那么用戶在調用的地方啟動檢查,就會變得非常簡單。與其編寫一套繁重的邏輯來處理,不如用這個新特性來直接檢查。

有人還認為,在標準庫中放一個新的函數(shù),相比在一個內(nèi)置函數(shù)上加關鍵字參數(shù),更“容易發(fā)現(xiàn)(discoverable)”。筆者不同意這一論斷。

(4)維護成本

盡管在提升易用性時,具體的實現(xiàn)是個次要問題,但重要的是要認識到,添加新的程序比修改原有程序復雜得多。與此 PEP 一起提供的 CPython 實現(xiàn)非常簡單,并且對 zip 的默認行為沒有顯著的性能影響,而在 itertools 中添加一個全新的程序將需要:

復制 zip 的許多現(xiàn)有邏輯,zip_longest 就是這么干的。 大刀闊斧地重構 zip 或 zip_longest 或這兩者,以便共享一個公共的或者繼承性的實現(xiàn)(這可能會影響性能)。

(5)添加多個“模式”以供切換

如果預期有三個或更多模式(mode),這個建議才會比二元標志更有意義。最顯而易見的三種模式是:“最短的”(當前 zip 的行為),“嚴格的”(本 PEP 提議的行為)和“最長的”(itertools.zip_longest 的行為)。

但是,除了當前的默認值以及本提案的“strict”模式,似乎不需要再添加其它模式。最可能的是添加一個“最長的”模式,但這需要一個新的 fillvalue 參數(shù)(它對于前兩種模式都沒有意義),另外,itertools.zip_longest 已經(jīng)完美地處理了這種模式,若在 zip 中添加該模式,將會造成重復。目前尚不清楚哪一個是“顯而易見的”選擇:內(nèi)置 zip 上的 mode 參數(shù),還是已經(jīng)長期存在于 itertools 中的 zip_longest。

(6)給 zip 添加方法或者構造函數(shù)

考慮以下兩個被提出來的做法:

>>> zm = zip(*iters).strict()>>> zd = zip.strict(*iters)

尚不清楚哪個更好,或者哪個更差。如果 zip.strict 作為一個方法來實現(xiàn),則 zm 沒問題,但是 zd 會出現(xiàn)幾種令人困惑的情況:

返回不包裝在元組中的結果(如果 iters 僅包含一個元素,一個 zip 迭代器)。 參數(shù)類型錯誤時拋出 TypeError(如果 iters 只包含一個元素,不是一個 zip 迭代器)。 否則,參數(shù)數(shù)量不對時拋出 TypeError。

如果 zip.strict 是作為 classmethod 或 staticmethod 實現(xiàn),則 zd 將成功執(zhí)行,而 zm 將不產(chǎn)生任何結果(這正是我們最初要避免的問題)。

本提案還面臨著更為復雜的問題,因為 CPython 中 zip 內(nèi)置類的實現(xiàn)細節(jié)是未文檔化的。這意味著若選擇以上的某種行為,當前的實現(xiàn)就會被“鎖定”(或至少要求對其進行仿真)。

(7)變更 zip 的默認行為

zip 的默認行為沒有什么“錯” ,因為在許多情況下,這確實是正確處理大小不等的輸入的方法。例如,在處理無限迭代器時,它非常有用。

itertools.zip_longest 已經(jīng)用在仍然需要“額外”尾端數(shù)據(jù)的情況。

(8)使用回調來處理剩余對象

盡管基本上可以執(zhí)行用戶需要的任何操作,但此解決方案在處理常見問題時(例如舍棄不匹配的長度),變得不必要的復雜且不直觀。

(9)引發(fā)一個 AssertionError

沒有內(nèi)置函數(shù)或內(nèi)置類的 API 會引發(fā) AssertionError。此外,官方文檔 這么寫的(它的全部):

Raised when an assert statement fails.

由于此功能與 Python 的 assert 語句無關,因此不應該引發(fā) AssertionError。用戶若希望在優(yōu)化模式下禁用檢查(像一個 assert 語句),可以改用 strict = __debug__。

(10)在 map 上添加類似的特性

本 PEP 不建議對 map 作任何更改,因為很少使用帶有多個可迭代參數(shù)的map。但是,本 PEP 的裁定可作為將來討論類似特性的先例(應該出現(xiàn))。

如果本 PEP 被拒絕,則 map 的那種特性實際上也不值得追求。如果通過了,則對 map 的更改不需要新的 PEP(盡管像所有提案一樣,都應仔細考慮其有用性)。為了保持一致性,它應遵循此處討論的跟 zip 相同的 API 和語義。

(11)什么也不做

此建議可能最沒有吸引力。

悄悄地將數(shù)據(jù)截斷是一種特別令人討厭的 bug,而手寫一個健壯的解決方案卻并非易事。Python 自己的標準庫(前文提到的 ast)是有現(xiàn)實意義的反例,很容易就陷入本 PEP 試圖避免的那種陷阱。

推薦閱讀:

1、PEP中文翻譯計劃 (https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn)

2、學習 Python,怎能不懂點PEP呢? (https://mp.weixin.qq.com/s/oRoBxZ2-IyuPOf_MWyKZyw)

總結

到此這篇關于Python 3.10 的首個 PEP 誕生,內(nèi)置類型 zip() 迎來新特性的文章就介紹到這了,更多相關Python 3.10 內(nèi)置類型 zip() 內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)!

標簽: Python 編程
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