Encadeamento de métodos em Python – Analytics Vidhya

Introdução

Considere escrever um código que envolva funções conectadas entre si, de uma forma que não interrompa o fluxo de uma frase. Esse é o encadeamento de métodos Pitão—uma abordagem eficiente que torna possível invocar vários métodos dentro de um objeto usando uma única linha de código. Torna o código mais curto, mais fácil de ler e entender, além de fornecer uma maneira bastante pure de codificar operações sucessivas em dados ou objetos. Neste artigo abordaremos o que é encadeamento de métodos, seus benefícios e como utilizá-lo em Python.

Resultados de aprendizagem

• Entenda o conceito de encadeamento de métodos em Python.
• Implementar encadeamento de métodos em customized Aulas de Python.
• Reconheça as vantagens e desvantagens do encadeamento de métodos.
• Melhore a legibilidade e a concisão do código usando o encadeamento de métodos.
• Aplicar encadeamento de métodos no mundo actual Projetos Python.

O que é encadeamento de métodos?

O encadeamento de métodos refere-se ao cenário em que um ou mais métodos são invocados sucessivamente na mesma linha de código, em um determinado objeto. A convenção de nomenclatura desta cadeia de chamadas de métodos é, portanto, possível porque cada um dos métodos retorna o objeto em questão, ou uma versão derivada dele, como um parâmetro no qual outros métodos podem ser invocados. Isso torna o código mais fluente e simplificado, do ponto de vista sintático, tornando o código mais elegante.

Em Python, o encadeamento de métodos é possível principalmente por métodos que retornam self (ou a instância atual do objeto) após executar uma ação. Isso significa que o mesmo objeto é passado ao longo da cadeia, permitindo operações sucessivas nesse objeto sem a necessidade de armazenar resultados intermediários em variáveis.

Exemplo de encadeamento de métodos

Vamos agora explorar o exemplo de encadeamento de métodos abaixo:

class TextProcessor:
    def __init__(self, textual content):
        self.textual content = textual content

    def remove_whitespace(self):
        self.textual content = self.textual content.strip()  # Removes main and trailing areas
        return self

    def to_upper(self):
        self.textual content = self.textual content.higher()  # Converts the textual content to uppercase
        return self

    def replace_word(self, old_word, new_word):
        self.textual content = self.textual content.exchange(old_word, new_word)  # Replaces old_word with new_word
        return self

    def get_text(self):
        return self.textual content

# Utilizing technique chaining
textual content = TextProcessor("  Hi there World  ")
end result = textual content.remove_whitespace().to_upper().replace_word('WORLD', 'EVERYONE').get_text()
print(end result)  # Output: "HELLO EVERYONE"

Aqui, vários métodos (remove_whitespace(), to_upper()e replace_word()) são chamados em uma cadeia no mesmo TextProcessor objeto. Cada método modifica o estado interno do objeto e retorna selfpermitindo que a cadeia proceed com o próximo método.

Vantagens do encadeamento de métodos

Vamos aprender sobre as vantagens do encadeamento de métodos.

• Padrão reduzido: Elimina a necessidade de variáveis ​​intermediárias, tornando o código mais limpo.
• Fluxo aprimorado: Os métodos podem ser combinados em uma única linha de execução, fazendo com que o código pareça uma sequência de operações naturais.
• Design elegante: fornece à API uma interface fluida e intuitiva que é fácil de usar para desenvolvedores.

Desvantagens do encadeamento de métodos

Vamos aprender sobre as desvantagens do encadeamento de métodos.

• Depuração difícil: se ocorrer um bug, será mais difícil identificar o método exato que está causando o problema, pois vários métodos são chamados em uma única linha.
• Cadeias Complexas: Cadeias longas podem se tornar difíceis de ler e manter, especialmente se a finalidade de cada método não estiver clara.
• Acoplamento: o encadeamento de métodos pode acoplar fortemente os métodos, tornando mais difícil alterar a implementação da classe sem afetar a cadeia.

Como funciona o encadeamento de métodos

Aqui está uma visão mais aprofundada de como o encadeamento de métodos funciona em Python, especialmente com pandas, usando uma análise passo a passo.

Etapa 1: criação inicial do objeto

Você começa com um objeto. Por exemplo, no Pandas, você normalmente cria um Quadro de dados.

import pandas as pd

knowledge = {'Identify': ('Alice', 'Bob', 'Charlie'), 'Age': (25, 30, 35)}
df = pd.DataFrame(knowledge)

O df object agora contém um DataFrame com a seguinte estrutura:

      Identify  Age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35

Etapa 2: chamada de método e valor de retorno

Você pode chamar um método neste objeto DataFrame. Por exemplo:

renamed_df = df.rename(columns={'Identify': 'Full Identify'})

Neste caso, o rename método retorna um novo DataFrame com a coluna Identify alterado para Full Identify. O unique df permanece inalterado.

Etapa 3: encadeamento de métodos adicionais

Com o encadeamento de métodos, você pode chamar imediatamente outro método no resultado da chamada de método anterior:

sorted_df = renamed_df.sort_values(by='Age')

Isso classifica o DataFrame com base no Age coluna. No entanto, em vez de armazenar o resultado intermediário em uma nova variável, você pode combinar estas etapas:

end result = df.rename(columns={'Identify': 'Full Identify'}).sort_values(by='Age')

Aqui, end result agora contém o DataFrame classificado com a coluna renomeada.

Etapa 4: Continuando a Cadeia

Você pode continuar encadeando mais métodos. Por exemplo, você pode querer redefinir o índice após a classificação:

final_result = df.rename(columns={'Identify': 'Full Identify'}).sort_values(by='Age').reset_index(drop=True)

Quando usar o encadeamento de métodos

O encadeamento de métodos é particularmente útil ao lidar com:

• Transformações de dados: Quando você precisa aplicar uma série de transformações a um objeto (por exemplo, processamento de texto, limpeza de dados, operações matemáticas).
• APIs fluentes: muitas bibliotecas, como pandas ou jQuery, implementam encadeamento de métodos para oferecer uma interface mais amigável e legível.

Em pandaspor exemplo, você pode encadear várias operações em um DataFrame:

import pandas as pd

knowledge = {'Identify': ('Alice', 'Bob', 'Charlie'), 'Age': (25, 30, 35)}
df = pd.DataFrame(knowledge)

# Chaining strategies
end result = df.rename(columns={'Identify': 'Full Identify'}).sort_values(by='Age').reset_index(drop=True)
print(end result)

Encadeamento de métodos com .strip(), .decrease() e .exchange() em Python

Vamos nos aprofundar em como os métodos de string .strip(), .decrease()e .exchange() trabalhar em Python. Esses são métodos de string integrados poderosos, comumente usados ​​para manipular e limpar dados de string. Explicarei cada método detalhadamente, começando com sua finalidade, casos de uso e sintaxe, seguido de alguns exemplos.

.strip() Método

O método .strip() é um método de string usado para cortar a string, eliminando espaços iniciais e finais. Espaço em branco são espaços, tabulações geralmente com a notação t e caracteres de nova linha geralmente com a notação n. Quando chamado sem argumentos, o método .strip() cortará a string removendo todos os tipos de espaços iniciais e finais.

Como funciona:

• .strip() é frequentemente usado ao limpar a entrada do usuário, removendo espaços desnecessários de uma string para processamento ou comparações adicionais.
• Ele não take away espaços em branco ou caracteres do meio da string, apenas do início e do fim.

Exemplo:

# Instance 1: Eradicating main and trailing areas
textual content = "   Hi there, World!   "
cleaned_text = textual content.strip()
print(cleaned_text)  # Output: "Hi there, World!"

# Instance 2: Eradicating particular characters
textual content = "!!!Hi there, World!!!"
cleaned_text = textual content.strip("!")
print(cleaned_text)  # Output: "Hi there, World"

.decrease() Método

O método.decrease() torna todas as letras de uma string em minúsculas, ou seja, se houver letras maiúsculas na string, ele as alterará. Isso é particularmente útil para usar ao comparar texto de uma forma que não diferencia maiúsculas de minúsculas ou para outros fins de equalização.

Como funciona:

• O método .decrease() pega todos os caracteres maiúsculos de uma string e coloca como resultado, suas contrapartes, os caracteres minúsculos. Qualquer símbolo ou numeral também é mantido como está e não sofre nenhuma modificação.
• Normalmente usado para pré-processamento de texto onde a entrada precisa ser convertida em um formato padrão, mais especificamente para pesquisa ou comparação sem distinção entre maiúsculas e minúsculas.

Exemplo:

# Instance 1: Changing to lowercase
textual content = "HELLO WORLD"
lowercase_text = textual content.decrease()
print(lowercase_text)  # Output: "whats up world"

# Instance 2: Case-insensitive comparability
name1 = "John"
name2 = "john"

if name1.decrease() == name2.decrease():
    print("Names match!")
else:
    print("Names don't match!")
# Output: "Names match!"

.exchange() Método

O .exchange() O método é usado para substituir ocorrências de uma substring dentro de uma string por outra substring. Pode ser usado para modificar ou limpar strings, substituindo certos caracteres ou sequências por novos valores.

Como funciona:

• .exchange() pesquisa na string todas as ocorrências do outdated substring e os substitui pelo new substring. Por padrão, ele substitui todas as ocorrências a menos que um específico depend é dado.
• Este método é particularmente útil para tarefas como limpeza ou padronização de dados ou para formatação de texto.

Exemplo:

# Instance 1: Primary substitute
textual content = "Hi there World"
new_text = textual content.exchange("World", "Everybody")
print(new_text)  # Output: "Hi there Everybody"

# Instance 2: Change solely a sure variety of occurrences
textual content = "apple apple apple"
new_text = textual content.exchange("apple", "banana", 2)
print(new_text)  # Output: "banana banana apple"

Melhores práticas para encadeamento de métodos

• Retornar self Com cuidado: certifique-se de que o objeto retornado de cada método seja o mesmo que está sendo manipulado. Evite devolver novos objetos, a menos que faça parte do comportamento desejado.
• Cadeias legíveis: embora o encadeamento de métodos melhore a legibilidade, evite cadeias excessivamente longas que podem ser difíceis de depurar.
• Tratamento de erros: implemente o tratamento de erros apropriado em seus métodos para garantir que operações inválidas em uma cadeia não causem falhas inesperadas.
• Design para encadeamento: o encadeamento de métodos é mais útil em lessons projetadas para realizar uma série de transformações ou operações. Certifique-se de que seus métodos operem logicamente em sequência.

Casos de uso reais de encadeamento de métodos

• Operações de DataFrame do Pandas: o Pandas usa extensivamente o encadeamento de métodos para permitir operações sucessivas em um DataFrame.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': (1, 2, 3), 'B': (4, 5, 6)})
end result = df.dropna().sort_values('A').reset_index(drop=True)

• Estrutura Internet Flask: A estrutura Flask para construção de aplicativos da net usa encadeamento de métodos para roteamento e geração de respostas.

from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route("https://www.analyticsvidhya.com/")
def index():
    return jsonify(message="Hi there, World!").status_code(200)

Armadilhas do encadeamento de métodos

Embora o encadeamento de métodos tenha muitas vantagens, existem algumas armadilhas potenciais que você deve conhecer:

• Complexidade: embora concisas, cadeias longas podem se tornar difíceis de entender e depurar. Se um método no meio de uma cadeia falhar, pode ser complicado isolar o problema.
• Tratamento de erros: Como o encadeamento de métodos depende de cada método retornar o objeto correto, se um método não retornar self ou gera um erro, toda a cadeia pode quebrar.
• Problemas de legibilidade: Se não for usado com cuidado, o encadeamento de métodos pode reduzir a legibilidade. Cadeias muito longas ou que envolvem muitas etapas podem ser mais difíceis de seguir do que quebrar a cadeia em etapas separadas.
• Acoplamento apertado: o encadeamento de métodos pode acoplar fortemente os métodos, dificultando a modificação do comportamento da classe sem afetar as cadeias de chamadas existentes.

Conclusão

É essential observar que o encadeamento de métodos em Python, na verdade, fornece uma maneira eficaz e bonita. Se você retornar o objeto de cada um desses métodos, eles serão fornecidos como uma interface fluente, o código parecerá muito mais pure. O encadeamento de métodos é na verdade um ótimo recurso, mas deve-se ter muito cuidado com seu uso, pois cadeias muito complicadas ou muito longas são dificilmente compreensíveis e podem causar dificuldades na depuração. Aplicar as melhores práticas ao usar o encadeamento de métodos em seu Python programado proporciona eficiência e legibilidade ao seu trabalho.

Perguntas frequentes

Meu nome é Ayushi Trivedi. Eu sou formado em B. Tech. Tenho 3 anos de experiência trabalhando como educador e editor de conteúdo. Trabalhei com várias bibliotecas python, como numpy, pandas, seaborn, matplotlib, scikit, imblearn, regressão linear e muito mais. Eu também sou um autor. Meu primeiro livro chamado #turning25 foi publicado e está disponível na amazon e flipkart. Aqui, sou editor de conteúdo técnico da Analytics Vidhya. Sinto-me orgulhoso e feliz por ser AVian. Tenho uma ótima equipe para trabalhar. Adoro construir a ponte entre a tecnologia e o aluno.