如何对已经公开的接口进行重构?(@Deprecated的使用)

本文介绍了一种在软件重构过程中采用的新旧接口迁移策略。通过将旧接口标记为废弃并让其调用新接口的方式,既保留了向后兼容性又完成了代码的升级。这种方法有助于平滑过渡到新的实现。

定义一个新的接口用来重构,让旧接口调用新接口。对于旧接口标记为deprecated,即让调用者注意到这个接口不建议被调用。

举个栗子:

@Deprecated
public void doOldThing(){
    doNewThing();
}
public void doNewThing(){
    //重构你的代码
}

上面的栗子中,doOldThing()是我们之前发布的旧接口,而doNewThing()是新接口,由于旧接口仍然被其他客户端调用,因此,我们直接在doNewThing中重构代码,并让旧接口调用新的接口,并给旧接口加上@Deprecated,表示该旧接口即将被废弃掉。



<think>好的,我现在需要解决用户提到的几个问题:DeprecationWarning和AttributeError,具体涉及numpy的linalg模块、_linalg属性错误、dict_keys对象的排序问题,以及ORB_SLAM3中的evaluate_ate_scale.py的解决方案。让我分步骤思考。 首先,用户遇到了DeprecationWarning,可能与numpy的某些函数或模块被弃用有关。例如,numpy.linalg中的某些子模块可能在较新版本中被重新组织或重命名,导致警告。比如,用户可能导入了numpy.linalg._linalg,但新版本中这个内部模块可能不再公开,所以会抛出DeprecationWarning。正确的做法应该是使用公开的API,比如直接使用numpy.linalg中的函数,而不是内部模块。 其次,AttributeError: 'Generator' object has no attribute 'randint'。根据引用[2],用户可能在代码中使用了numpy.random.Generator对象的randint方法,但正确的名称是integers。因为在numpy的新版本中,Generator的randint被重命名为integers,所以需要将代码中的randint替换为integers。例如,将np.random.default_rng().randint(...)改为np.random.default_rng().integers(...)。 接下来是dict_keys对象没有sort属性的问题。在Python 3中,dict.keys()返回的是一个视图对象,而不是列表,因此没有sort方法。用户可能需要将dict_keys转换为列表后再排序。例如,使用sorted(keys)或者list(keys).sort(),但后者需要先转换为列表。 关于ORB_SLAM3的evaluate_ate_scale.py的问题,可能涉及到脚本中的某些代码与新版本的库不兼容。比如,可能使用了旧版本的numpy函数,或者数据结构发生了变化。需要具体查看错误信息,但常见的解决方法包括更新脚本中的API调用,或者调整数据处理的步骤,确保使用当前库版本的正确方法。 综合以上分析,用户的问题可能源于版本升级导致的API变化,如numpy中的Generator方法更名,内部模块的弃用,以及Python 3中字典视图对象的处理。解决方案包括替换弃用的方法名,避免使用内部模块,转换数据类型,以及更新脚本代码。</think>### 问题解决方案 #### 1. **DeprecationWarning 与 AttributeError 问题** **问题原因与解决方案:** - **`numpy.linalg._linalg` 弃用警告** NumPy 1.20+ 版本中,内部模块 `_linalg` 被重构,直接调用会触发警告。应改用公开接口 `numpy.linalg` 中的标准函数(如 `np.linalg.eig`)[^1]。 **错误示例:** ```python from numpy.linalg import _linalg # 触发警告 ``` **修正后:** ```python from numpy.linalg import eig # 正确导入 ``` - **`Generator` 对象没有 `randint` 属性** NumPy 1.17+ 引入新的随机数生成器 API,`randint` 方法更名为 `integers`[^2]。 **错误示例:** ```python rng = np.random.default_rng() rng.randint(0, 10) # 触发 AttributeError ``` **修正后:** ```python rng = np.random.default_rng() rng.integers(0, 10) # 正确调用 ``` #### 2. **`dict_keys` 对象排序问题** **问题原因与解决方案:** Python 3 中 `dict.keys()` 返回视图对象而非列表,需显式转换为列表后再排序。 **错误示例:** ```python d = {"a": 1, "b": 2} keys = d.keys() keys.sort() # 触发 AttributeError ``` **修正后:** ```python keys = list(d.keys()) # 转换为列表 keys.sort() # 或直接使用 sorted(d.keys()) ``` #### 3. **ORB_SLAM3 `evaluate_ate_scale.py` 脚本问题** **常见问题与解决方案:** - **依赖库版本不兼容** 检查脚本中使用的 NumPy、Matplotlib 等库的版本,确保与 ORB_SLAM3 要求的版本一致。例如,旧脚本可能依赖 `numpy.matrix`,而新版本推荐使用 `numpy.ndarray`。 - **数据类型转换错误** 若出现类似 `TypeError: Expected sequence or array-like, got <class 'pandas.core.series.Series'>`,需将数据显式转换为 NumPy 数组: ```python import numpy as np data = np.array(data_series) # 转换为 ndarray ``` --- ### 代码修正示例 **场景:解决 `Generator` 与 `dict_keys` 问题** ```python import numpy as np # 修正随机数生成器调用 rng = np.random.default_rng() random_int = rng.integers(0, 100) # 使用 integers 替代 randint # 修正字典键排序 data = {"z": 3, "a": 1, "b": 2} sorted_keys = sorted(data.keys()) # 直接排序视图对象 print(sorted_keys) # 输出: ['a', 'b', 'z'] ``` --- ### 相关问题 1. **如何检查 NumPy 函数的弃用状态?** 2. **Python 中字典视图对象与列表有何区别?** 3. **如何避免 ORB_SLAM3 脚本的版本兼容性问题?** : NumPy 官方文档建议使用公开的 `numpy.linalg` 接口,避免直接调用内部模块。 : NumPy 1.17 版本后,随机数生成器的 API 更名,需使用 `integers` 替代 `randint`。
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