如何避免Python中类似的函数定义？

Question

我在Python代码中有很多非常相似的函数，如下所示：

def callback1(msg):
    m = MsgX(msg)
    a = msg_type_a()
    a.x = m.x
    pub2.publish(a)

def callback2(msg):
    m = MsgY(msg)
    b = msg_type_b()
    b.t = m.t
    b.u = m.u
    pub2.publish(b)

# ... and a couple more in the same fashion

有没有什么方法可以避免在不影响执行速度的情况下定义这些函数的重复？在

Answer 1

这不需要宏；函数是一级对象，可以动态构建：

def make_callback(m_type, other_type, *attrs):
    def callback(msg):
        m = m_type(msg)
        a = other_type()
        for attr in attrs:
            setattr(a, attr, getattr(m, attr))
        pub2.publish(a)
    return callback

callback1 = make_callback(MsgX, msg_type_a, 'x')
callback2 = make_callback(MsgY, msg_type_b, 't', 'u')

如果您愿意以某种方式标准化类型，您可以使其更简单。例如，如果这些other_type事物中的每一个都是namedtuple-ish类型（具有_fields_或{}或其他一些属性名的iterable）：

^{pr2}$

或者，如果msg_type只知道如何从MsgTypes构造自己：

def make_callback(m_type, other_type):
    def callback(msg):
        m = m_type(msg)
        a = other_type(m)
        pub2.publish(a)
    return callback

callback1 = make_callback(MsgX, msg_type_a)
callback2 = make_callback(MsgY, msg_type_b)

或者，如果MsgTypes知道如何将自己转换为msg_types（甚至可能是动态生成的）：

^{4}$

等等。所有基本的OO设计在适当的时候都可以在Python中使用（很难从你的玩具示例中知道什么是合适的），但是当它们不合适的时候，你有很多反射/动态特性可以使用。在

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这会影响性能吗？在

好吧，您要么在一个包含两个事物的列表上循环，要么添加一个额外的函数调用，这需要几纳秒的时间。但这真的很重要吗？如果是这样的话，您几乎肯定希望更改您的设计，以便可以更便宜地构造msg_type类型（例如，在一个调用中），等等，并且在这样做的同时，您可以加入一些使这部分更容易优化的内容。在