Js:new Fun_name() & Fun_name()的区别

本文探讨了函数直接调用与使用new函数调用的区别,包括this指向、返回值类型等,并通过示例展示了不同数据类型的返回结果。

今天偶然发现一个关于数名( ) 和 new 函数名( )这两种方式挺有意思的区别:

function Fun_name() {
   this.attr = 'test';
   console.log(this);
   return this.attr;
}
var $ = function (id) { return document.getElementById(id); };
alert(new Fun_name());    //log->{attr:'test'}, alert->[object Object]
alert(Fun_name());    //log->{window}, alert->'test'

直接函数调用中的this指向window对象,返回字符串;而new函数的this指向函数的实例对象,返回函数实例对象

而.....

function Fun_name() {
   this.attr = {key : 'value'};
   return this.attr;
}
console.log(new Fun_name());    //{key: 'value'}
console.log(Fun_name());    //{key : 'value'}
直接函数调用 和 new函数返回的都是函数实例对象

继续测试了一下:

function Fun_name() {
   this.attr = [1,2,3];
   return this.attr;
}
console.log(new Fun_name());    //[1, 2, 3, has: function]
console.log(Fun_name());    //[1, 2, 3, has: function]
..........

function Fun_name() {
   this.attr = function() {};
   return this.attr;
}
console.log(new Fun_name());    //function () {}
console.log(Fun_name());    //function () {}


function Fun_name() {
   this.attr = NaN;
   return this.attr;
}
console.log(new Fun_name());    //Fun_name {attr: NaN}
console.log(Fun_name());    //NaN


function Fun_name() {
   this.attr = null;
   return this.attr;
}
console.log(new Fun_name());    //Fun_name {attr: null}
console.log(Fun_name());    //null

function Fun_name() {
   this.attr = undefined;
   return this.attr;
}
console.log(new Fun_name());    //Fun_name {attr: undefined}
console.log(Fun_name());    //undefined
只要函数返回值是合法(非undefined、null、NaN)的引用数据类型,new 函数名( ) 和 直接函数调用 返回的都是函数实例对象,返回其它类型时,new 函数名( ) 会返回函数实例对象,而直接函数调用直接返回结果。结论:构造函数总是隐式返回this,也就是新构造的对象;而当显式return表达式返回一个自定义对象时,会影响构造函数返回的结果,此时通过new 函数名()返回的是return返回的对象而不是新创建的对象。



<think>好的,我现在需要帮用户解决关于Python中嵌套循环和特定函数名称条件下的代码实现及调试方法的问题。首先,我得先理解用户的具体需求是什么。用户提到了嵌套循环和条件函数名称检查,可能是指他们在编写代码时,需要在嵌套循环结构中对某些特定名称的函数进行条件判断或调用。接下来,我需要考虑如何实现这样的结构,并针对可能出现的错误提供调试方法。 首先,关于嵌套循环的实现。用户可能需要遍历某个数据结构,比如列表中的字典,每个字典包含函数名称和参数。这时候,可能需要使用嵌套的for循环来遍历外层列表和内层的字典项。例如,外层循环遍历每个任务,内层循环遍历任务中的步骤,然后检查步骤中的函数名称是否符合特定条件,如是否以"validate_"开头。这种情况下,代码结构大致会是: for task in task_list: for step in task["steps"]: if step["func"].startswith("validate_"): # 执行相关操作 接下来,关于条件函数名称的检查。这里需要注意函数名称的获取方式是否正确。如果用户使用的是字符串形式的函数名,可能需要通过globals()或getattr()来动态获取函数对象。例如,如果函数名存储在字符串中,可以通过globals()[func_name]()来调用对应的函数,但需要确保该函数确实存在于当前作用域中。同时,需要处理可能的异常,比如函数不存在的情况。 然后是调试方法。根据用户提供的引用内容,他们提到了使用print语句和pdb调试器。在嵌套循环中,变量可能在每一步都会变化,添加print语句可以帮助跟踪循环的执行流程和变量的当前值。例如,在每次进入内层循环时打印当前的task和step信息,或者打印出要调用的函数名称,确保条件检查正确。此外,使用pdb设置断点可以让用户逐步执行代码,检查变量的状态,特别是在条件判断的位置,确认函数名称是否符合预期。 可能的常见错误包括:函数名称拼写错误,导致条件判断失败;嵌套循环的结构错误,比如内层循环遍历了错误的数据结构;函数名称存储方式不正确,无法正确获取函数对象;以及作用域问题,导致动态获取函数时失败。例如,如果函数是在另一个模块中定义的,使用globals()可能无法找到,这时需要使用getattr(module, func_name)来获取。 此外,用户可能需要考虑性能问题,尤其是在嵌套循环的层次较深或数据量较大的情况下。如果发现代码运行缓慢,可能需要优化循环结构,或者将某些条件判断提前以减少不必要的迭代。例如,在外层循环开始时先检查是否有需要处理的步骤,避免进入内层循环后才判断条件。 另外,代码的可读性也是一个问题。嵌套循环和条件判断可能使代码变得复杂,使用适当的变量命名和添加注释可以帮助提高可读性。或者,将部分逻辑封装成函数,减少嵌套层次。例如,将内层循环的处理逻辑提取为一个单独的函数,使主循环结构更清晰。 在调试方面,除了print和pdb,还可以使用日志记录模块来更系统地记录执行过程,便于后续分析。或者使用IDE的调试工具,设置条件断点,当函数名称满足特定条件时暂停执行,这样可以更高效地定位问题。 总结来说,用户需要的是一个能够处理嵌套循环中根据函数名称条件执行相应操作,并能有效调试相关问题的解决方案。我需要将这些点组织成结构清晰的步骤,涵盖实现示例、常见错误分析和调试方法,并生成相关问题供用户进一步学习。</think>### Python嵌套循环函数名条件检查的实现调试 #### 一、典型应用场景实现示例 当需要处理多层级数据结构时,嵌套循环结合函数名检查的代码模式常用于: 1. 批量执行特定前缀/后缀的验证函数 2. 动态路由处理器函数 3. 自动化测试框架中的用例筛选 **示例代码**: ```python def validate_email(s): return '@' in s and '.' in s.split('@')[-1] def log_operation(msg): print(f"[LOG] {msg}") task_list = [ { "steps": [ {"func": "validate_email", "args": "test@example.com"}, {"func": "log_operation", "args": "Validation passed"} ] } ] for task_idx, task in enumerate(task_list): print(f"Processing task {task_idx+1}") for step_idx, step in enumerate(task["steps"], 1): func_name = step["func"] # 条件检查:仅处理以validate_开头的函数 if func_name.startswith("validate_"): print(f"Step {step_idx}: Executing validation {func_name}") # 动态获取函数对象 try: func = globals()[func_name] result = func(step["args"]) print(f"Validation result: {result}") except KeyError: print(f"Error: Function {func_name} not found") except Exception as e: print(f"Runtime error: {str(e)}") ``` #### 二、常见错误分析 1. **函数名匹配错误** - 现象:条件判断未正确筛选目标函数 - 调试方法:添加`print(f"Checking function: {func_name}")`验证过滤逻辑 2. **动态查找失败** - 现象:`KeyError`异常 - 解决方案:使用`dir()`检查当前作用域函数列表 ```python print("Available functions:", [name for name in globals() if callable(globals()[name])]) ``` 3. **参数传递错误** - 现象:`TypeError`提示参数数量不匹配 - 调试技巧:在调用前打印参数结构 ```python print(f"Calling {func_name} with args: {repr(step['args'])}") ``` #### 三、进阶调试技巧 1. **条件断点调试** 使用`pdb`在特定函数调用时暂停: ```python import pdb if func_name.startswith("validate_"): pdb.set_trace() # 仅在验证函数处中断 func(step["args"]) ``` 2. **上下文管理器记录执行轨迹** ```python from contextlib import contextmanager @contextmanager def debug_scope(name): print(f"ENTERING SCOPE: {name}") yield print(f"EXITING SCOPE: {name}") with debug_scope("Task Processing"): for task in task_list: # ...循环体... ``` 3. **类型检查装饰器** ```python def type_checker(func): def wrapper(*args): print(f"Input types: {tuple(type(a) for a in args)}") return func(*args) return wrapper @type_checker def validate_phone(number): return len(str(number)) == 11 ``` #### 四、性能优化建议 1. **预编译正则表达式** 当使用正则表达式匹配函数名时: ```python import re VALIDATE_PATTERN = re.compile(r"^validate_") # 循环内改为 if VALIDATE_PATTERN.match(func_name): ``` 2. **缓存函数查找** 使用`functools.lru_cache`缓存函数对象: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=32) def get_function(name): return globals().get(name) ``` 3. **扁平化嵌套循环** 使用`itertools.product`处理多层循环: ```python from itertools import product for task, step in product(task_list, task["steps"]): # 处理逻辑... ```
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