标签：03 06 ... Python lines read records csv data
3.6 设计讨论
本节，我们重新考虑之前所做的设计决策。
文件名与可迭代对象
考虑以下两个返回相同输出的程序。
# Provide a filenamedef read_data(filename):records = []with open(filename) as f:for line in f:...records.append(r)return records
d = read_data('file.csv')# Provide linesdef read_data(lines):records = []for line in lines:...records.append(r)return recordswith open('file.csv') as f:d = read_data(f)- 你更倾向于使用哪个函数？为什么？
- 哪个函数更灵活？
鸭子类型（Duck Typing）
在计算机程序设计中，鸭子类型 用于确定一个对象是否可用于特定目的。这是 鸭子测试 的一种应用。
如果它看起来像鸭子、游泳像鸭子、叫声像鸭子，那么它可能就是只鸭子。
上述第二个 read_data() 函数接受任何可迭代对象，而不仅是文件行。
def read_data(lines):records = []for line in lines:...records.append(r)return records
这意味着我们可以使用它处理其它的行（lines）。
# A CSV filelines = open('data.csv')data = read_data(lines)# A zipped filelines = gzip.open('data.csv.gz','rt')data = read_data(lines)# The Standard Inputlines = sys.stdin
data = read_data(lines)# A list of stringslines = ['ACME,50,91.1','IBM,75,123.45', ... ]data = read_data(lines)这种设计具有很大的灵活性。
问题：我们应该拥抱还是反对这种灵活性？
库设计最佳实践
通常，拥抱灵活性可以更好的服务于代码库。不要限制你的选择，灵活性大，带来的威力也大。
练习
练习 3.17：从文件名到类文件对象
现在，你已经创建了一个包含 parse_csv() 函数的 fileparse.py 文件。parse_csv() 函数像下面这样工作：
>>> import fileparse>>> portfolio = fileparse.parse_csv('Data/portfolio.csv', types=[str,int,float])>>>虽然函数接受的是一个文件名，但是，你可以使代码更具灵活性。请求修改函数，以便它可以接受任何类文件或者可迭代对象。例如：
>>> import fileparse
>>> import gzip
>>> with gzip.open('Data/portfolio.csv.gz', 'rt') as file:
... port = fileparse.parse_csv(file, types=[str,int,float])
...
>>> lines = ['name,shares,price', 'AA,100,34.23', 'IBM,50,91.1', 'HPE,75,45.1']
>>> port = fileparse.parse_csv(lines, types=[str,int,float])
>>>在新的代码中，如果像以前一样传递一个文件名会发生什么？
>>> port = fileparse.parse_csv('Data/portfolio.csv', types=[str,int,float])
>>> port
... look at output (it should be crazy) ...
>>>正如上面代码显示的那样，这可能带来意想不到的结果，所以，修改的时候需要小心一些。你可以添加安全检查来避免这种情况吗？
练习 3.18：修复（fix）现有函数
请修复 report.py 文件中的 read_portfolio() 和 read_prices() 函数。以便它们可以使用修改后的 parse_csv() 函数。这应该只涉及较小的修改。之后，report.py 和 pcost.py 程序应能够像以往一样工作。
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