Làm thế nào để phá vỡ một dòng các phương pháp xích trong Python?

Question

Tôi có một dòng đoạn mã sau (không đổ lỗi cho quy ước đặt tên, họ không phải là mỏ):

subkeyword = Session.query(
    Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word 
).filter_by(
    subkeyword_company_id=self.e_company_id 
).filter_by(
    subkeyword_word=subkeyword_word 
).filter_by(
    subkeyword_active=True 
).one() 

tôi không thích làm thế nào nó trông giống như (không quá có thể đọc được) nhưng tôi don' t có bất kỳ ý tưởng tốt hơn để giới hạn dòng 79 ký tự trong tình huống này. Có cách nào tốt hơn để phá vỡ nó (tốt hơn là không có dấu gạch chéo ngược)?

Answer 1

Bạn có thể sử dụng thêm dấu ngoặc đơn:

subkeyword = (
     Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word) 
     .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id) 
     .filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word) 
     .filter_by(subkeyword_active=True) 
     .one() 
    ) 

Answer 2

Chỉ lưu trữ kết quả/đối tượng trung gian và gọi phương thức tiếp theo trên đó, ví dụ:

q = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word) 
q = q.filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id) 
q = q.filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word) 
q = q.filter_by(subkeyword_active=True) 
subkeyword = q.one() 

Answer 3

Theo Python Language Reference
Bạn có thể sử dụng một dấu gạch chéo.
Hoặc đơn giản là phá vỡ nó. Nếu một khung không được ghép nối, python sẽ không coi đó là một dòng. Và trong hoàn cảnh như vậy, sự thụt đầu dòng sau không quan trọng.

Answer 4

Bạn dường như sử dụng SQLAlchemy, nếu nó là đúng, sqlalchemy.orm.query.Query.filter_by() phương pháp có nhiều đối số từ khóa, vì vậy bạn có thể viết như sau:

subkeyword = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, 
          Subkeyword.subkeyword_word) \ 
        .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id, 
           subkeyword_word=subkeyword_word, 
           subkeyword_active=True) \ 
        .one() 

Nhưng nó sẽ là tốt hơn:

subkeyword = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, 
          Subkeyword.subkeyword_word) 
subkeyword = subkeyword.filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id, 
            subkeyword_word=subkeyword_word, 
            subkeyword_active=True) 
subkeuword = subkeyword.one() 

Answer 5

sự lựa chọn cá nhân của tôi sẽ là:

 
subkeyword = Session.query(
    Subkeyword.subkeyword_id, 
    Subkeyword.subkeyword_word, 
).filter_by(
    subkeyword_company_id=self.e_company_id, 
    subkeyword_word=subkeyword_word, 
    subkeyword_active=True, 
).one() 

Answer 6

Đây là trường hợp một dòng characation tiếp tục ter được ưu tiên để mở dấu ngoặc đơn. Sự cần thiết của phong cách này trở nên rõ ràng hơn khi tên phương pháp được lâu hơn và như các phương pháp bắt đầu dùng lý lẽ:

subkeyword = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word) \ 
        .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id)   \ 
        .filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word)     \ 
        .filter_by(subkeyword_active=True)       \ 
        .one()              \ 

PEP 8 được dự định sẽ được giải thích với một thước đo chung cảm giác và một mắt cho cả thực tế và đẹp. Vui lòng vi phạm bất kỳ hướng dẫn PEP 8 nào dẫn đến mã xấu hoặc khó đọc.

Điều đó đang được nói, nếu bạn thường xuyên thấy mình mâu thuẫn với PEP 8, nó có thể là một dấu hiệu cho thấy có những vấn đề dễ đọc mà vượt qua sự lựa chọn của bạn của khoảng trắng :-)

Answer 7

Đó là một chút của một giải pháp khác nhau hơn được cung cấp bởi những người khác nhưng một yêu thích của tôi vì nó dẫn đến lập trình meta tiện lợi đôi khi.

base = [Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword_word] 
search = { 
    'subkeyword_company_id':self.e_company_id, 
    'subkeyword_word':subkeyword_word, 
    'subkeyword_active':True, 
    } 
subkeyword = Session.query(*base).filter_by(**search).one() 

Đây là một kỹ thuật tốt để xây dựng các tìm kiếm. Đi qua một danh sách các điều kiện để khai thác từ biểu mẫu truy vấn phức tạp của bạn (hoặc các khoản khấu trừ dựa trên chuỗi về những gì người dùng đang tìm kiếm), sau đó chỉ phát nổ từ điển vào bộ lọc.

Answer 8

Tôi muốn thụt những lập luận bởi hai khối, và tuyên bố của một khối, như thế này:

for image_pathname in image_directory.iterdir(): 
    image = cv2.imread(str(image_pathname)) 
    input_image = np.resize(
      image, (height, width, 3) 
     ).transpose((2,0,1)).reshape(1, 3, height, width) 
    net.forward_all(data=input_image) 
    segmentation_index = net.blobs[ 
      'argmax' 
     ].data.squeeze().transpose(1,2,0).astype(np.uint8) 
    segmentation = np.empty(segmentation_index.shape, dtype=np.uint8) 
    cv2.LUT(segmentation_index, label_colours, segmentation) 
    prediction_pathname = prediction_directory/image_pathname.name 
    cv2.imwrite(str(prediction_pathname), segmentation) 

Answer 9

Tôi biết đây là một chủ đề cũ nhưng những gì về:

subkeyword=(Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, 
          Subkeyword.subkeyword_word) 
        .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id) 
        .filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word) 
        .filter_by(subkeyword_active=True) 
        .one()) 

Hoặc

subkeyword=(Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, 
          Subkeyword.subkeyword_word) 
        .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id) 
        .filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word) 
        .filter_by(subkeyword_active=True) 
        .one() 
      )