一分钟了解python的DRY设计原则

在Python中，DRY（Don't Repeat Yourself）是一种设计原则，它的主要思想是避免重复的代码，尽可能地在不同的地方共享代码，从而避免代码的冗余性。在本文中，我们将介绍Python中DRY原则的一个例子。

 假设我们有一个程序，它需要从多个地方读取数据，并对这些数据进行一些处理。我们可以编写一个函数来完成这个任务，像这样：

def process_data():

    data_1 = open('data_1.txt').readlines()

    data_2 = open('data_2.txt').readlines()

    data_3 = open('data_3.txt').readlines()

     # 处理数据

    result_1 = [x.strip() for x in data_1 if x.startswith('A')]

    result_2 = [x.strip() for x in data_2 if x.startswith('B')]

    result_3 = [x.strip() for x in data_3 if x.startswith('C')]

     return result_1 + result_2 + result_3

这个函数从三个文件中读取数据，然后对数据进行过滤并返回结果。但是，这个函数有一个很明显的问题：如果我们想从更多的文件中读取数据并进行处理，我们就需要编写更多的代码，而且这些代码会非常冗长和重复。这违反了DRY原则。

 为了解决这个问题，我们可以使用Python的函数参数和列表推导式来避免代码的冗余性。我们可以将要处理的文件名称作为参数传入函数，并使用列表推导式来过滤数据。像这样：

def process_data(*filenames):

    data = []

    for filename in filenames:

        data += open(filename).readlines()

     # 处理数据

    result = [x.strip() for x in data if x.startswith('A') or x.startswith('B') or x.startswith('C')]

     return result

这个函数接受一个不定长的参数*filenames，然后使用循环读取所有指定的文件中的数据，将它们存储在一个列表中。然后，我们使用一个单一的列表推导式来过滤数据，并返回结果。这个函数不仅避免了重复的代码，而且也更加通用，可以处理任意数量的文件。

result = process_data('data_1.txt', 'data_2.txt', 'data_3.txt', 'data_4.txt')

使用DRY原则可以帮助我们避免很多不必要的代码冗余。在Python中，我们可以使用函数参数和列表推导式等技巧来实现DRY原则，从而使我们的代码更加简洁和精炼。