Python 反模式
反模式遵循与预定义设计模式相反的策略。该策略包括解决常见问题的通用方法,这些方法可以形式化,通常可以视为一种良好的开发实践。通常,反模式是相反的并且是不希望的。反模式是软件开发中使用的某些模式,被认为是不良的编程习惯。
反模式的重要特征
现在让我们看看反模式的一些重要特征。
正确性
这些模式实际上会破坏您的代码并使您做错事。以下是对此的简单说明:
# Filename : example.py # Date : 2020-08-22 class Rectangle(object): def __init__(self, width, height): self._width = width self._height = height r = Rectangle(5, 6) # direct access of protected member print("Width: {:d}".format(r._width))
可维护性
如果易于理解和根据要求进行修改,则该程序可维护。导入模块可以看作是可维护性的一个例子。
# Filename : example.py # Date : 2020-08-22 import math x = math.ceil(y) # or import multiprocessing as mp pool = mp.pool(8)
反模式示例
以下示例有助于反模式的演示-
# Filename : example.py # Date : 2020-08-22 #Bad def filter_for_foo(l): r = [e for e in l if e.find("foo") != -1] if not check_some_critical_condition(r): return None return r res = filter_for_foo(["bar","foo","faz"]) if res is not None: #continue processing pass #Good def filter_for_foo(l): r = [e for e in l if e.find("foo") != -1] if not check_some_critical_condition(r): raise SomeException("critical condition unmet!") return r try: res = filter_for_foo(["bar","foo","faz"]) #continue processing except SomeException: i = 0 while i < 10: do_something() #we forget to increment i
说明
该示例包括使用Python创建函数的好坏标准的演示。
处理异常也是设计模式的主要标准。例外是在程序执行期间发生的错误。当发生特定错误时,生成异常非常重要。这有助于减少程序崩溃。 为什么要使用异常?异常是在程序中处理错误和特殊条件的便捷方法。当用户认为指定 ...