python新手问题: converting code to classes

Question

我有这个代码:

import csv
import collections

def do_work():
      (data,counter)=get_file('thefile.csv')
      b=samples_subset1(data, counter,'/pythonwork/samples_subset3.csv',500)
      return

def get_file(start_file):

        with open(start_file, 'rb') as f:
            data = list(csv.reader(f))
            counter = collections.defaultdict(int)

            for row in data:
              counter[row[10]] += 1
            return (data,counter)

def samples_subset1(data,counter,output_file,sample_cutoff):

      with open(output_file, 'wb') as outfile:
          writer = csv.writer(outfile)
          b_counter=0
          b=[]
          for row in data:
              if counter[row[10]] >= sample_cutoff:
                 b.append(row) 
                 writer.writerow(row)
                 b_counter+=1
      return (b)

我最近开始学习Python，并希望从良好的习惯开始。因此，我想知道您是否可以帮助我开始将此代码转换为类。我不知道从哪里开始。

Answer 1

根据我对原始帖子的评论，我认为这里不需要上课。不过，如果其他 Python 程序员会读到这篇文章，我建议将其与 PEP8(Python 风格指南)内联。这是一个快速重写:

import csv
import collections

def do_work():
    data, counter = get_file('thefile.csv')
    b = samples_subset1(data, counter, '/pythonwork/samples_subset3.csv', 500)

def get_file(start_file):
    with open(start_file, 'rb') as f:
        counter = collections.defaultdict(int)
        data = list(csv.reader(f))

        for row in data:
            counter[row[10]] += 1

    return (data, counter)

def samples_subset1(data, counter, output_file, sample_cutoff):
    with open(output_file, 'wb') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        b = []
        for row in data:
            if counter[row[10]] >= sample_cutoff:
                b.append(row) 
                writer.writerow(row)

    return b

注释:

1. 没有人使用超过 4 个空格永远缩进。使用 2 - 4。以及所有你的缩进级别应该匹配。
2. 在参数之间的逗号后使用一个空格到函数(“F(a，b，c)”不“F(a，b，c)”)
3. 函数末尾的裸露 return 语句是没有意义的。功能无return 语句隐式返回无
4. 所有周围都有一个空格运算符(a = 1，而不是 a=1)
5. 不要将单个值括在括号中。它看起来像一个元组，但事实并非如此。
6. b_counter 根本没有被使用，所以我删除它。
7. csv.reader 返回一个迭代器，您将其转换为列表。这通常是一个坏主意，因为它迫使 Python 立即将整个文件加载到内存中，而迭代器只会根据需要返回每一行。理解迭代器对于编写高效的 Python 代码绝对必要。我暂时保留了 data，但您可以重写以在使用 data 的任何地方使用迭代器，它是一个列表。