本文主要是介绍第四章-编写结构化程序(Natural Language Processing with Python第二版)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
第四章 编写结构化程序
1.如何编写结构良好、可读性强的程序以能够方便地重用?
2.基本构建块是如何工作的，比如循环、函数和赋值?
3.Python编程有哪些陷阱，您如何避免它们?
4.1 回归基础
1） 赋值
2） 等于
3） 条件
4.2 序列
1）
2）组合不同类型的序列
words = 'I turned off the spectroroute'.split()
wordlens = [(len(word), word) for word in words]
wordlens.sort()
print( ' '.join(w for (_, w) in wordlens))
元组和列表区别
('grail', 'noun') ('noun', 'grail')是不一样的
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，否则括号会被当作运算符使用
元组中的元素值是不允许修改的 ['venetian','blind'] ['blind', 'venetian']一样的
你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项
4.3 风格问题
4.4函数:结构化编程的基础
函数使我们的工作具有重用性和可读性，并且使我们的工作更加可靠，当我们重用已经开发并测试过
的代码的时候，我们会对它能正确处理各种各样的情况有信心，我们也消除了忘记一些重要步骤或者
引入bug的风险，使用这些函数的项目也增加了可靠性，
1）函数的输入和输出
我们通过函数的参数来传递信息，在函数名后面用括号括起来的变量和常量就是参数
def repeat(msg, num):return ' '.join([msg] * num)
monty = 'Monty Python'
print(repeat(monty, 3))
函数中的参数不是必不可少的，我们可以看下面的例子：
def monty():return "Monty Python"
print(monty())
正如我们刚才看到的，函数通常通过return语句将结果返回给调用程序。对于调用程序，看起来函数调用已被函数的结果替换
print(repeat(monty(), 3))
print(repeat('Monty Python', 3))
函数可以修改参数的内容，或者返回一个值，但不能两者同时使用，否则容易出问题
def my_sort1(mylist): mylist.sort()
def my_sort2(mylist): return sorted(mylist)
def my_sort3(mylist): mylist.sort()return mylist
2）参数传递
def set_up(word, properties):word = 'lolcat'properties.append('noun')properties = 5
w = ''
p = []
set_up(w, p)
print(w) # ''
print(p) #['noun']
w输出还是’’ 这个参数传递与下面的序列赋值相同:
w = ''
word = w
word = 'lolcat'
print(w)
p输出变成了[‘noun’],因为list是结构化对象
p = []
properties = p
properties.append('noun')
properties = 5
3）变量作用域
LGB rule:local then global then built-in
LGB变量名引用分为三个作用域进行查找：首先是本地，然后是全局，最后是内置。
可以通过global 声明在函数里创建一个全局变量，但这种做法应该尽量避免，因为函数里的全局变量依赖上下文并且限制了函数的可移植性(或可重用性)。一般来说，函数输入应该使用参数，函数输出应该使用返回值。
4）检查参数类型
def tag(word):if word in ['a', 'the', 'all']:return 'det'else:return 'noun'
print(tag('the')) #det
print( tag('knight')) #noun
print( tag(["'Tis", 'but', 'a', 'scratch'])) #noun
使用assert语句和Python的basestring类型，后者可以在unicode和str上进行泛化。python3里的str包含python2中的unicode，判断有所不同
def tag(word):assert isinstance(word, str),"argument to tag() must be a string"if word in ['a', 'the', 'all']:return 'det'else:return 'noun'
print(tag('the'))
print(tag('knight'))
tag(["'Tis", 'but', 'a', 'scratch']) #AeesrtionError
5)Functional Decomposition
当一个代码块太长超过10-20行，最好分成很多函数，增加可读性。
def freq_words(html, freqdist, n):text = BeautifulSoup(html, "html5lib").get_text()for word in nltk.word_tokenize(text):freqdist[word.lower()]+=1print(list(freqdist.keys())[:n])
constitution=open("./html.html").read()
fd = nltk.FreqDist()
print(freq_words(constitution, fd, 20))def freq_words(html):freqdist = nltk.FreqDist()text = BeautifulSoup(html, "html5lib").get_text()for word in nltk.word_tokenize(text):freqdist[word.lower()] += 1return freqdistconstitution=open("./html.html").read()
fd = freq_words(constitution)
print (list(fd.keys())[:20])constitution=open("./html.html").read()
text = nltk.word_tokenize(BeautifulSoup(constitution, "html5lib").get_text())
fd=nltk.FreqDist(text)
print (list(fd.keys())[:20])
6）Documenting Functions
Python3 文档字符串（Docstring）是一个字符常量，它是模块，函数，类，方法定义中的第一个声明，声明文档字符串后，可以使用相应对象的__doc__属性引用文档字符串，定义文档字符串后可以使用特定的工具提取这些文档字符串，生成Python3函数或类的使用说明文档。并且 Python 3 编码规范建议在模块，类，方法，函数定义中都包含文档字符串。
print(nltk.word_tokenize.__doc__)
print(nltk.FreqDist.__doc__)
print(text.clear.__doc__)
4.5深入了解函数
1）函数作为参数
sent = ['Take', 'care', 'of', 'the', 'sense', ',', 'and', 'the','sounds', 'will', 'take', 'care', 'of', 'themselves', '.']
def extract_property(prop):return [prop(word) for word in sent]
print(extract_property(len))
def last_letter(word):return word[-1]
print(extract_property(last_letter))
注意，只有在调用函数时，才在函数名后面使用括号; 当我们简单地将函数作为对象处理时，这些将被省略。
2）累计函数
3）高阶函数
这篇关于第四章-编写结构化程序(Natural Language Processing with Python第二版)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
