适用于多种条件的 Python 设计模式

Question

编写具有多种条件的验证函数的推荐结构是什么？请参阅这两个示例。第一个看起来很丑，第二个不太常见，可能是因为assert 通常用于排除意外行为。有更好的选择吗？

def validate(val):
  if cond1(val):
    return False
  if cond2(val):
    return False
  if cond3(val)
    return False
  return True

或者

def validate(val):
  try:
    assert cond1(val)
    assert cond2(val)
    assert cond3(val)
    return True
  except AssertionError:
    return False

Answer 1

编写该函数的一种简洁方式是使用any 和生成器表达式：

def validate(val):
    conditions = (cond1, cond2, cond3)
    return not any(cond(val) for cond in conditions)

any 和 all 函数短路，因此一旦得到明确结果，它们就会停止测试，即，any 在达到 True-ish 值时立即停止，@987654329 @ 在达到 False-ish 值时立即停止，因此这种形式的测试非常有效。

我还应该提到，将这样的生成器表达式传递给all / any 比列表推导式更有效。因为all / any 在得到有效结果后立即停止测试，如果您从生成器提供它们，那么生成器也会停止，因此在上面的代码中，如果cond(val) 评估为 True-ish 值 no将测试进一步的条件。但是如果你通过all / any 一个列表解析，例如any([cond(val) for cond in conditions]) 整个列表必须在all / any 甚至可以开始测试之前构建。

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您没有向我们展示您的cond函数的内部结构，但您在问题中确实提到了assert，所以我觉得下面的说明是按顺序排列的。

正如我在 cmets 中提到的，assert 不应该用于验证数据，它用于验证程序逻辑。 （此外，可以通过 -O 命令行选项禁用断言处理）。用于具有无效值的数据的正确异常是ValueError，对于错误类型的对象，使用TypeError。但请记住，异常旨在处理异常情况。

如果您预计会有大量格式错误的数据，那么使用基于 if 的逻辑通常比使用异常更有效。如果实际上没有引发异常，Python 异常处理非常快，实际上它比基于 if 的等效代码要快。但是，如果出现异常的概率超过 5-10%，则基于 try...except 的代码将明显慢于基于 if 的等效代码。

当然，有时使用异常是唯一明智的选择，即使情况并非那么异常。一个典型的例子是，当您将一组数字字符串转换为实际的数字对象时，表示整数的字符串会转换为整数对象，其他数字字符串会转换为浮点数，而其他字符串则保留为字符串。在 Python 中执行此操作的标准方法涉及使用异常。 For example:

def convert(s):
    ''' Convert s to int or float, if possible '''
    try:
        return int(s)
    except ValueError:
        try:
            return float(s)
        except ValueError:
            return s

data = ['42', 'spam', '2.99792458E8']
out = [convert(u) for u in data]
print(out)
print([type(u) for u in out])

输出

[42, 'spam', 299792458.0]
[<class 'int'>, <class 'str'>, <class 'float'>]

在此处使用"Look Before You Leap" 逻辑是可能，但它会使代码更加复杂，因为您需要处理可能的减号和科学记数法。

Answer 2

def valid(value):
    return (is_this(value)
            and that(value)
            and other(value))

and 运算符在 Python 中表现出“短路”行为。

Answer 3

第一种方法要好得多。可以使用any() 美化一点：

def validate_conditions(value):
    return not any((condition(value) for condition in conditions))