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如果，作为一个简化的例子，我正在编写一个库来帮助人们模拟人口，我可能有一个类，例如：

class Population:
    def __init__(self, t0, initial, growth):
        self.t0 = t0,
        self.initial = initial
        self.growth = growth

其中 t0 是日期时间类型。现在我想提供一种方法来确定给定时间的人口，无论是日期时间还是包含自 t0 以来的秒数的浮点数。此外，调用者提供这样的时间数组是合理的（如果是这样，我认为假设它们都属于同一类型是合理的）。我可以看到至少有两种方法可以做到这一点：

  1. 每种类型的方法

    def at_raw(self, t):
    if not isinstance(t, collections.Iterable):
        t = numpy.array([t])
    return self.initial*numpy.exp(self.growth*t)
def at_datetime(self, t):
    if not isinstance(t, collections.Iterable):
        t = [t]
    dt = numpy.array([(t1-self.t0).total_seconds() for t1 in t])
    return self.at_raw(dt)

  2. 通用方法

    def at(self, t):
    if isinstance(t, datetime):
        t = (t-self.t0).total_seconds()
    if isinstance(t, collections.Iterable):
        if isinstance(t[0], datetime):
            t = [(t1-self.t0).total_seconds() for t1 in t]
    else:
        t = np.array([t])
    return self.initial*numpy.exp(self.growth*t)

两者都可以，但我不确定哪个更pythonic。我已经看到一些建议，类型检查表明糟糕的设计会建议方法 1，但由于这是一个供其他人使用的库，方法 2 可能会更有用。

请注意，有必要支持以浮点数形式给出的时间，即使只有库本身使用此功能，例如，我可能会实现一种方法，该方法在更复杂的模型中根查找固定点，其中浮点表示显然更可取。提前感谢您的任何建议或意见。

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我相信你可以在这里简单地坚持 Python 的 Duck Typing Philosophy

def at(self, t):
    def get_arr(t):
        try: # Iterate over me
            return [get_arr(t1)[0] for t1 in t]
        except TypeError:
            #Opps am not Iterable
            pass
        try: # you can subtract datetime object
            return [(t-self.t0).total_seconds()]
        except TypeError:
            #Opps am not a datetime object
            pass
        # I am just a float
        return [t]
    self.initial*numpy.exp(self.growth*np.array(get_arr(t)))

重要的是，您如何订购箱子

  1. 具体案例应先于一般案例。

    def foo(num):
    """Convert a string implementation to
       Python Object"""
    try: #First check if its an Integer
        return int(num)
    except ValueError:
        #Well not an Integer
        pass
    try: #Check if its a float
        return float(num)
    except ValueError:
        pass
    #Invalid Number
    raise TypeError("Invalid Number Specified")

  2. 默认案例应该是终止案例

  3. 如果连续案例相互排斥，则按可能性排序。
  4. 通过引发异常来为意外做好准备。毕竟Errors should never pass silently.
于 2013-10-14T17:56:52.547 回答