gotchas tác dụng phụ trong python/numpy? câu chuyện kinh dị và lối thoát hẹp muốn

Question

Tôi đang xem xét di chuyển từ Matlab sang Python/numpy để phân tích dữ liệu và mô phỏng bằng số. Tôi đã sử dụng Matlab (và SML-NJ) trong nhiều năm, và tôi rất thoải mái trong môi trường chức năng mà không có tác dụng phụ (cấm I/O), nhưng có một chút miễn cưỡng về các tác dụng phụ trong Python. Mọi người có thể chia sẻ gotchas yêu thích của họ liên quan đến tác dụng phụ, và nếu có thể, làm thế nào họ có xung quanh họ? Như một ví dụ, tôi là một chút ngạc nhiên khi tôi thử đoạn code sau trong Python:

lofls = [[]] * 4 #an accident waiting to happen! 
lofls[0].append(7) #not what I was expecting... 
print lofls   #gives [[7], [7], [7], [7]] 
#instead, I should have done this (I think) 
lofls = [[] for x in range(4)] 
lofls[0].append(7) #only appends to the first list 
print lofls   #gives [[7], [], [], []] 

cảm ơn trước

Answer 1

tài liệu tham khảo Confusing với cùng đối tượng (có thể thay đổi) với tham chiếu đến đối tượng riêng biệt thực sự là một " gotcha "(chịu đựng bởi tất cả các ngôn ngữ không phải chức năng, những ngôn ngữ có đối tượng có thể thay đổi và, tất nhiên, tham chiếu). Một lỗi thường thấy trong mã Python người mới bắt đầu đang lạm dụng một giá trị mặc định là có thể thay đổi, ví dụ:

def addone(item, alist=[]): 
    alist.append(item) 
    return alist 

Mã này có thể đúng nếu mục đích là để có addone giữ trạng thái của nó (và trở về danh sách một phát triển cho người gọi kế tiếp), nhiều như dữ liệu static sẽ hoạt động trong C; nó không chính xác nếu các coder là sai giả định rằng một danh sách trống mới sẽ được thực hiện tại mỗi cuộc gọi.

Người mới bắt đầu sử dụng ngôn ngữ chức năng cũng có thể bị nhầm lẫn bởi quyết định thiết kế trong các thùng chứa tích hợp của Python: (cụ thể, họ trả lại None) - họ đang làm tất cả công việc của họ "tại chỗ". Lỗi đến từ sự hiểu lầm này rất dễ phát hiện, ví dụ:

alist = alist.append(item) 

được khá nhiều đảm bảo được một lỗi - nó gắn thêm một mục vào danh sách được gọi bằng tên alist, nhưng sau đó rebinds tên alist-None (giá trị trả về của append cuộc gọi).

Trong khi vấn đề đầu tiên tôi đề cập là một sự ràng buộc sớm có thể đánh lừa những người nghĩ rằng ràng buộc, thay vào đó, một người muộn, có những vấn đề đi theo một cách khác. trong khi ràng buộc là, thay vào đó, muộn. Ví dụ (với một khuôn khổ giả GUI ...):

for i in range(10): 
    Button(text="Button #%s" % i, 
      click=lambda: say("I'm #%s!" % i)) 

này sẽ hiển thị mười nút cho biết "Nút # 0", "Button # 1", vv, nhưng khi nhấn vào, mỗi một trong họ sẽ say là #9 - bởi vì itrong số lambda bị ràng buộc muộn (có đóng cửa từ vựng). Một sửa chữa là để tận dụng thực tế là giá trị mặc định cho tham số là sớm bị ràng buộc (như tôi đã chỉ ra về vấn đề đầu tiên -!) Và thay đổi dòng cuối cùng để

  click=lambda i=i: say("I'm #%s!" % i)) 

Bây giờ lambda 's i là một đối số với một giá trị mặc định, không phải là một biến miễn phí (nhìn lên bằng cách đóng dấu từ vựng) nữa, và vì vậy mã hoạt động như dự định (dĩ nhiên cũng có những cách khác).

Answer 2

Tôi tình cờ gặp lại vấn đề này một lần nữa, (sau nhiều năm trăn) trong khi cố gắng loại bỏ một sự phụ thuộc nhỏ vào sự numpy.

Nếu bạn đến từ MATLAB, bạn nên sử dụng và tin tưởng các chức năng numpy để xử lý mảng đơn loại. Cùng với matplotlib, chúng là một số gói rất thuận tiện cho việc chuyển đổi suôn sẻ.

import numpy as np 
np.zeros((4,)) # to make an array full of zeros [0,0,0,0] 
np.zeros((4,1)) # another one full of zeros but 2 dimensions [[0],[0],[0],[0]] 
np.zeros((4,0)) # an empty array like [[],[],[],[]] 
np.zeros((0,4)) # another empty array, which can not be represented with python lists o_O 

, vv