零基础学python编程思维(六) | 编程习惯养成与思维

一、防御性编程与备注

举个例子理解下什么叫做防御性编程的基本思想：比如在温度转换的代码中，我们想通过input()函数从用户那里获得输入，即带有单位的温度值。我们可以在input()函数中写明输入内容的格式要求，但用户很可能漏掉温度单位的输入，或是单位使用错误。此时就需要考虑输入不符合要求的条件下的输出：

TempStr = input("请输入带有符号的温度值：")
if TempStr[-1] in ['F','f']:            #判断前者是否与列表中某个元素相同
    c = (eval(TempStr[0:-1]) - 32)/1.8
    print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C))
elif TempStr[-1] in ['C','c']:
    F = 1.8*eval(TempStr[0:-1]) + 32
    print("转换后的温度是{:.2f}F".format(F))
else:
    print("输入格式错误")

当然不仅仅是用户会犯错，代码编写人员也可能犯错。比如想找到某个整数的所有除数，选择在循环中间打印出来：

x = 10
i = 1
if i < x:
    if x % i == 0:
        print('divisor', i)
    i = i + 1

打印结果发现只有1一个除数，显然是不对的。这是因为最外层使用的是if语句，导致无法进入循环（对！就是《开端》里的那种循环），需要改成while循环语句：

x = 10
i = 1
while i < x:
    if x % i == 0:
        print('divisor', i)
    i = i + 1

二、科学分析思维

1. 迭代问题逻辑

1、选择一个可以计数的变量（Choose variable that "count"）；

2、在外部需要初始化它（Initiative outside the loop）；

3、设置正确的最终测试（Setup and test）；

4、构建代码块（Conctract block）；

5、当结束后，知道该怎么做(What to do when done)。

上述计算除数的例子就可以看作是一个迭代问题，i就是用来计数的变量，同时也是得到正确答案时的输出，在外部给定的初始值为1。

2. 代码效率

目前需要解决的问题的增长速度高于电脑计算速度的增长，在时间空间恒定的情况下，需要考虑：
1、计算需要多少内存；
2、输入大小的函数所需的基本步骤数量是多少。

三、Debugger

首先要发现产生问题的最小输入，然后采用二分法打印测试，这样每次测试都可以排除一半的代码块。

此外，将代码分成几个模块，每个模块负责对应相关的操作，即对代码抽象化、模块化、封装代码的操作，可以方便阅读，同时也可以便于后续的debug。

四、修复他人的代码

我们常常会借鉴（搬运）别人的代码，但受到版本、运行环境等的影响，并不是每一份代码都可以完整复现，所以如何更好的修复他人的代码呐？这要有一个系统性的思考：
1、保持记录你尝试的方式、修改的地方；
2、考虑重新假设；
3、调试代码；
4、放下自己的骄傲，寻找他人的帮助，或者离开一段时间再回来修复，我觉得这一步可以帮助自己换个角度思考问题，也许对问题的解决更有帮助。