Refactorización de funciones existentes
Ahora, hemos creado una función de orden superior llamada convert_csv(). Las funciones de orden superior son funciones que pueden tomar otras funciones como argumentos o devolver funciones como resultados. Son un concepto poderoso en Python que puede ayudarnos a escribir código más modular y reutilizable. En esta sección, usaremos esta función de orden superior para refactorizar las funciones originales csv_as_dicts() y csv_as_instances(). La refactorización es el proceso de reorganizar el código existente sin cambiar su comportamiento externo, con el objetivo de mejorar su estructura interna, como eliminar la duplicación de código.
Comencemos abriendo el archivo reader.py en el WebIDE. Actualizaremos las funciones de la siguiente manera:
- Primero, reemplazaremos la función
csv_as_dicts(). Esta función se utiliza para convertir líneas de datos CSV en una lista de diccionarios. Aquí está el nuevo código:
def csv_as_dicts(lines, types, *, headers=None):
'''
Convert lines of CSV data into a list of dictionaries
'''
def dict_converter(headers, row):
return {name: func(val) for name, func, val in zip(headers, types, row)}
return convert_csv(lines, dict_converter, headers=headers)
En este código, definimos una función interna dict_converter que toma headers y row como argumentos. Utiliza una comprensión de diccionario para crear un diccionario donde las claves son los nombres de los encabezados y los valores son el resultado de aplicar la función de conversión de tipo correspondiente a los valores de la fila. Luego, llamamos a la función convert_csv() con la función dict_converter como argumento.
- A continuación, reemplazaremos la función
csv_as_instances(). Esta función se utiliza para convertir líneas de datos CSV en una lista de instancias de una clase dada. Aquí está el nuevo código:
def csv_as_instances(lines, cls, *, headers=None):
'''
Convert lines of CSV data into a list of instances
'''
def instance_converter(headers, row):
return cls.from_row(row)
return convert_csv(lines, instance_converter, headers=headers)
En este código, definimos una función interna instance_converter que toma headers y row como argumentos. Llama al método de clase from_row de la clase cls dada para crear una instancia a partir de la fila. Luego, llamamos a la función convert_csv() con la función instance_converter como argumento.
Después de refactorizar estas funciones, debemos probarlas para asegurarnos de que sigan funcionando como se espera. Para hacer esto, ejecutaremos los siguientes comandos en una shell de Python:
cd ~/project
python3 -i reader.py
El comando cd ~/project cambia el directorio de trabajo actual al directorio project. El comando python3 -i reader.py ejecuta el archivo reader.py en modo interactivo, lo que significa que podemos continuar ejecutando código Python después de que el archivo haya terminado de ejecutarse.
Una vez abierta la shell de Python, ejecutaremos el siguiente código para probar las funciones refactorizadas:
## Define a simple Stock class for testing
class Stock:
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
@classmethod
def from_row(cls, row):
return cls(row[0], int(row[1]), float(row[2]))
def __repr__(self):
return f'Stock({self.name}, {self.shares}, {self.price})'
## Test csv_as_dicts
with open('portfolio.csv') as f:
portfolio_dicts = csv_as_dicts(f, [str, int, float])
print("First dictionary:", portfolio_dicts[0])
## Test csv_as_instances
with open('portfolio.csv') as f:
portfolio_instances = csv_as_instances(f, Stock)
print("First instance:", portfolio_instances[0])
En este código, primero definimos una clase Stock simple para pruebas. El método __init__ inicializa los atributos de una instancia de Stock. El método de clase from_row crea una instancia de Stock a partir de una fila de datos CSV. El método __repr__ proporciona una representación en cadena de la instancia de Stock.
Luego, probamos la función csv_as_dicts() abriendo el archivo portfolio.csv y pasándolo a la función junto con una lista de funciones de conversión de tipo. Imprimimos el primer diccionario de la lista resultante.
Finalmente, probamos la función csv_as_instances() abriendo el archivo portfolio.csv y pasándolo a la función junto con la clase Stock. Imprimimos la primera instancia de la lista resultante.
Si todo está funcionando correctamente, deberías ver una salida similar a la siguiente:
First dictionary: {'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}
First instance: Stock(AA, 100, 32.2)
Esta salida indica que nuestras funciones refactorizadas están funcionando correctamente. Hemos eliminado con éxito la duplicación de código mientras mantenemos la misma funcionalidad.
Para salir de la shell de Python, puedes escribir exit() o presionar Ctrl+D.
