相关疑难解决方法(0)

"最小的惊讶"和可变的默认论证

任何修补Python足够长的人都被以下问题咬伤(或撕成碎片):

def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a
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Python新手希望这个函数总能返回一个只包含一个元素的列表:[5].结果却非常不同,而且非常惊人(对于新手来说):

>>> foo()
[5]
>>> foo()
[5, 5]
>>> foo()
[5, 5, 5]
>>> foo()
[5, 5, 5, 5]
>>> foo()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我的一位经理曾经第一次遇到这个功能,并称其为该语言的"戏剧性设计缺陷".我回答说这个行为有一个潜在的解释,如果你不理解内部,那确实非常令人费解和意想不到.但是,我无法回答(对自己)以下问题:在函数定义中绑定默认参数的原因是什么,而不是在函数执行时?我怀疑经验丰富的行为有实际用途(谁真的在C中使用静态变量,没有繁殖错误?)

编辑:

巴泽克提出了一个有趣的例子.再加上你的大部分评论和特别是Utaal,我进一步阐述了:

>>> def a():
...     print("a executed")
...     return []
... 
>>>            
>>> def b(x=a()):
...     x.append(5)
...     print(x)
... 
a executed
>>> b()
[5]
>>> b()
[5, 5]
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对我而言,似乎设计决策是相对于放置参数范围的位置:在函数内部还是"与它一起"?

在函数内部进行绑定意味着在调用函数时x有效地绑定到指定的默认值,而不是定义,这会产生一个深层次的缺陷:def在某种意义上,该行将是"混合"的(部分绑定)函数对象)将在定义时发生,并在函数调用时发生部分(默认参数的赋值).

实际行为更加一致:执行该行时,该行的所有内容都会得到评估,这意味着在函数定义中.

python language-design least-astonishment default-parameters

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为什么Python 3中的"1000000000000000在范围内(1000000000000001)"如此之快?

据我所知,该range()函数实际上是Python 3中的一个对象类型,它可以动态生成其内容,类似于生成器.

在这种情况下,我预计下面的行会花费大量的时间,因为为了确定1千万亿是否在该范围内,必须生成一个千万亿的值:

1000000000000000 in range(1000000000000001)
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此外:似乎无论我添加多少个零,计算或多或少都需要相同的时间(基本上是瞬时的).

我也试过这样的事情,但计算仍然几乎是即时的:

1000000000000000000000 in range(0,1000000000000000000001,10) # count by tens
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如果我尝试实现自己的范围功能,结果就不那么好了!!

def my_crappy_range(N):
    i = 0
    while i < N:
        yield i
        i += 1
    return
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range()在引擎盖下做的对象是什么让它如此之快?


选择Martijn Pieters的答案是因为它的完整性,但也看到了abarnert的第一个答案,可以很好地讨论在Python 3中range成为一个完整的序列意味着什么,以及关于__contains__Python实现中函数优化的潜在不一致的一些信息/警告.abarnert的另一个答案更详细,并为那些对Python 3中的优化背后的历史感兴趣的人提供了链接(并且缺乏xrangePython 2中的优化).pokewim的答案感兴趣的人提供了相关的C源代码和解释.

python performance range python-3.x python-internals

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查看numpy阵列?

我有一个2D numpy数组.有没有办法在其上创建包含第一k行和所有列的视图?

关键是要避免复制基础数据(数组太大,以至于无法制作部分副本.)

python numpy scikits

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