小于或大于比较作为 Python 中的变量答案

【问题标题】：Less than Or Greater Than Comparison as a Variable in Python小于或大于比较作为 Python 中的变量
【发布时间】：2014-04-28 18:59:56
【问题描述】：

我在一个函数中有一段代码可以进行一些比较，即：

if customer_info['total_dls'] < min_training_actions \
or customer_info['percentage'] > train_perc_cutoff:
    continue
elif customer_id not in test_set \
or test_set[customer_id]['total_dls'] < min_testing_actions:
    num_uncertain +=1
    continue
elif test_set[customer_id]['percentage'] <= test_perc_cutoff:
    num_correct +=1
else:
    num_incorrect +=1

现在有时我需要将这些比较大于，有时我需要它们小于。其余所有代码完全相同。现在，我可以只创建两个重用基本相同代码的函数，但在此之前，是否有一些干净的方法可以对比较运算符进行变量化，所以我可以使用相同的代码块并将比较作为变量传递？类似：compare(var1, var2, polarity)。 我知道我可以自己制作，但我想知道在这种情况下的标准是什么。是否有一些我不知道的非常pythonic的方式来做到这一点？

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【问题讨论】：

您的缩进似乎已关闭，很难看出您的确切意思。
我认为在任何时候你会打电话给compare(var1, var2, operator.lt) 左右，这只是写var1 < var2 的一种混淆方式。

标签： python comparison-operators

【解决方案1】：

您可以使用operator module；它具有充当比较运算符的功能：

import operator

if foobar:
    comp = operator.lt
else:
    comp = operator.gt

if comp(spam, eggs):

这将使用测试如果spam 小于或大于eggs，取决于foobar 的真实性。

这完全符合您的作为变量的比较要求。

这当然是我用来避免重复自己的方法；如果您有两段代码仅在比较方向上有所不同，请使用operators 中的函数来参数化比较。

【讨论】：

同意@RemcoGerlich。我正在寻找一种干净的 Pythonic 方式来做到这一点。我在想只做另一个功能会比上面的更干净。
@RemcoGerlich：如果两个较大的代码路径之间的唯一区别是运算符，那么是的。
其实不然，被比较的变量也不同。
@RemcoGerlich：这是最难的部分，是吗？
@SerpentineCougar 是的，我的错误，现在更正了。谢谢！

【解决方案2】：

在尝试为未知 ML 模型构建模块时，我遇到了同样的问题。有些需要最低分数才能执行，有些则需要最高分数，具体取决于所使用的指标。我传入了一个“大于”布尔变量并编写了一个小函数：

def is_better(gt,a,b): 
    return a>b if gt else a<b

【讨论】：

【解决方案3】：

我不会通过以任何方式使操作符动态化来重构它。我认为这些比较不是那么相似，并且迫使它们看起来更相似会混淆代码。这有点像红鲱鱼。

我会将复杂的检查放在一个函数中，比如

def customer_trained_enough(customer_info):
    return (
        customer_info['total_dls'] < min_training_actions
        or customer_info['percentage'] > train_perc_cutoff)

def customer_tested_enough(test_info):
    return test_info['total_dls'] >= min_testing_actions

def percentage_too_high(test_info):
    return test_info['percentage'] > test_perc_cutoff

然后代码变成：

if customer_trained_enough(customer_info):
    continue
if (customer_id not in test_set or
    not customer_tested_enough(test_set[customer_id])):
    num_uncertain += 1
elif not percentage_too_high(test_set[customer_id]):
    num_correct += 1
      else:
    num_incorrect += 1

我猜到了函数的一些名称，并且不得不否定其中两个中的逻辑以使名称起作用。

【讨论】：