在不使C901太复杂的情况下存储连续变量

Question

我知道pandas和numpy具有组合功能，例如pd.cut和np.digitalize。但是，当具有大型数组/列表/数据帧时，这些功能非常有用。就我而言，使用这些方法似乎有些过分，因为它只是我项目中的一个变量

现在，我有一个连续变量，我使用以下函数将其装箱（使其离散）：

def bin_data(self):  # noqa: C901
    if self.value <= 300000:
        bin_cat = 999
    elif 300000 < self.value <= 500000:
        bin_cat = 15000
    elif 500000 < self.value <= 1000000:
        bin_cat = 30000
    elif 1000000 < self.value <= 2200000:
        bin_cat = 60000
    elif 2200000 < self.value <= 4400000:
        bin_cat = 120000
    elif 4400000 < self.value <= 8800000:
        bin_cat = 180000
    elif 8800000 < self.value <= 17500000:
        bin_cat = 300000
    elif 17500000 < self.value <= 35000000:
        bin_cat = 600000
    elif 35000000 < self.value <= 70000000:
        bin_cat = 900000
    elif 70000000 < self.value <= 140000000:
        bin_cat = 1500000
    else:
        bin_cat = 3000000

但这会导致一个flake8错误C901: function too complex

两个问题：

1. 这样的代码有什么问题，我不觉得它“复杂”
2. 我们如何使这“更容易”

Answer 1

并不是说这段代码很复杂，但您可以通过一些(end, result)元组上的循环，以一种不太容易出错、不太复杂的方式编写这段代码。另外请注意，默认情况下，flake8不会检测复杂性，您必须通过设置阈值来选择该行为

因为它不适合评论部分，这里有另一种方式来编写它，同时满足复杂性

BINS = (
    (300000, 999),
    (500000, 15000),
    (1000000, 30000),
    (2200000, 60000),
    (4400000, 120000),
    (8800000, 180000),
    (17500000, 300000),
    (35000000, 600000),
    (70000000, 900000),
    (14000000, 1600000), 
)
OTHERWISE = 3000000


def bin_data(value):
    for max_n, bucket in BINS:
        if value <= max_n:
            return bucket
    else:
        return OTHERWISE

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免责声明：尽管我认为这与此特定信息无关，但我是目前的flake8维护者