Таня Шлюссер - Автостопом по Python

В нашем примере, когда вызывается любая из возвращенных функций, значение переменной i определяется с помощью окружающей области видимости в момент вызова. К этому моменту цикл завершает свою работу и i получает итоговое значение 4.

Особенно неудобно то, что вам может показаться, будто ошибка как-то связана с лямбда-выражениями ( https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions). Функции, создаваемые с помощью лямбда-выражений, не отличаются от других. Фактически то же самое поведение проявляется и при использовании самого обычного def:

def create_multipliers():

····multipliers = []

····for i in range(5):

········def multiplier(x):

············return i * x

········multipliers.append(multiplier)

····return multipliers

Что вам нужно сделать вместо этого? Наиболее общее решение, возможно, станет «костылем» — временным вариантом устранения проблемы. Из-за уже упомянутого поведения Python, связанного с определением аргументов по умолчанию для функций (см. предыдущий пункт «Изменяемые аргументы функций»), вы можете создать замыкание, которое немедленно связывается со своими аргументами с помощью аргумента по умолчанию:

def create_multipliers():

····return [lambda x, i=i: i * x for i in range(5)]

Помимо этого вы можете использовать функцию functools.partial():

from functools import partial

from operator import mul

def create_multipliers():

····return [partial(mul, i) for i in range(5)]

Когда подводный камень вовсе не подводный камень.Иногда нужно, чтобы замыкания вели себя подобным образом. Позднее связывание может быть полезным во многих ситуациях (например, в проекте Diamond, см. пункт «Пример использования замыкания (когда подводный камень вовсе не подводный камень)» на с. 136). Наличие уникальных функций в циклах, к сожалению, может привести к сбоям.

Под структурированием мы понимаем решения, которые вы принимаете по поводу функционирования вашего проекта. Его цель состоит в использовании возможностей Python для создания чистого и эффективного кода. На практике это означает, что логика и зависимости в коде и структуре файлов и каталогов прозрачны.

По какому принципу функции должны размещаться в модулях? Как данные перемещаются по проекту? Какие функции могут быть сгруппированы и изолированы? Отвечая на эти вопросы, вы можете запланировать, как будет выглядеть ваш конечный продукт.

В книге Python Cookbook есть глава, посвященная модулям и пакетам ( http://bit.ly/python-cookbook-ch10), в которой подробно описывается, как работают выражения __import__ и упаковка. Цель этого раздела — осветить основные аспекты системы модулей и импортирования Python, необходимые для структурирования ваших проектов. Далее мы рассмотрим разные подходы к сборке кода, который легко будет расширять и тестировать.

Благодаря тому, как в Python налажен процесс импортирования и разбиения на модули, структурировать проект довольно просто: существует всего несколько ограничений, модель для импортирования также нетрудно освоить. Поэтому перед вами стоит исключительно архитектурная задача — создать различные части проекта и продумать их взаимодействие.

Модуль — это один из основных уровней абстракции в Python. Уровни абстракции позволяют программисту разбивать код на части, которые содержат связанные данные и функциональность.

Например, если один уровень проекта предназначен для взаимодействия с пользователем, а другой обрабатывает данные на низком уровне, наиболее логичным способом разделения этих двух слоев является размещение всей функциональности, связанной со взаимодействием, в одном файле, а всех низкоуровневых операций — в другом. Такая группировка разметит их в два разных модуля. Файл для взаимодействия затем импортирует файл для низкоуровневой обработки с помощью выражения import module или from module import attribute.

Как только вы пустите в ход выражение import, вы начнете пользоваться модулями. Модули могут быть либо встроенными (вроде os и sys), либо сторонними пакетами, установленными в среде (вроде Requests или NumPy), либо внутренними модулями проекта.

Далее показан пример некоторых выражений import (подтверждается, что импортированный модуль является объектом Python со своим типом данных):

>>> import sys # built-in module

>>> import matplotlib.pyplot as plt # сторонний модуль

>>>

>>> import mymodule as mod # внутренний модуль проекта

>>>

>>> print(type(sys), type(plt), type(mod))