Discussion :

[nekcorp]

bonjour à tous,

Alors voilà je suis entrain d'étudier un programme sous Github afin d'en extraire une partie qui devrait me servir dans un projet que je suis entrain de commencer.

En explorant les différents fichiers je tombe souvent sur ce genre d'écritures :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    def build_dataframe(self):
        """exports the object to pandas format"""
        import pandas as pd
        matrix = self.data
        if matrix is None:
            return
        if isinstance(matrix, coo_matrix):
            data = {'row': matrix.row, 'col': matrix.col, 'data' : matrix.data}
            data_frame = pd.DataFrame(data=data).reindex(columns=['row', 'col', 'data'])
        elif isinstance(matrix, np.ndarray):
            data_frame = pd.DataFrame(data=matrix)
        else:
            raise NotImplementedError(type(matrix))
        self.data_frame = data_frame
 
    def write(self, mat, print_full=True):
        """writes to the F06"""
        mat.write(np.compat.asbytes(str(self) + '\n'))
 
        matrix = self.data
        if self.data is None:
            mat.write('skipping %s because data is None\n\n' % self.name)
            return
        if isinstance(matrix, coo_matrix):
            if print_full:
                for row, col, value in zip(matrix.row, matrix.col, matrix.data):
                    mat.write(np.compat.asbytes("(%i, %i) %s\n" % (row, col, value)))
            else:
                mat.write(str(matrix))
        else:
            mat.write(np.compat.asbytes('name=%r; shape=%s; form=%i; Type=%r\n' % (
                self.name, str(self.data.shape).replace('L', ''),
                self.form, self.shape_str)))
            if print_full:
                np.savetxt(mat, self.data, fmt='%.18e', delimiter=',')
            #f06.write(str(matrix))
            #print('WARNING: matrix type=%s does not support writing' % type(matrix))
        mat.write(np.compat.asbytes('\n\n'))

Alors ce qui me chagrine un peu c'est cette partie : l'import du module pandas dans la fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    def build_dataframe(self):
        """exports the object to pandas format"""
        import pandas as pd

Est il commode d'écrire de la sorte ? Je trouve tout de même très peu lisible le code même s'il est très commenté, mais importer des modules dans des fonctions ou alors en y insérant des conditions du genre :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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if toto == None :
    import titi

Est ce qu'il y a un intérêt dans ce genre de structures ?

Le premier intérêt que je vois c'est éviter d'importer un module si on en a pas vraiment besoin et ainsi gagner du temps dans l’exécution du programme.

Merci d'avance pour vos retours.

Pour ceux qui sont intéresse par le projet sous Github voici le lien : pyNastran

[wiztricks]

Salut,

Alors ce qui me chagrine un peu c'est cette partie : l'import du module pandas dans la fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    def build_dataframe(self):
        """exports the object to pandas format"""
        import pandas as pd

Est il commode d'écrire de la sorte ? Je trouve tout de même très peu lisible le code même s'il est très commenté, mais importer des modules dans des fonctions

Dans la pratique, import pandas as pd importe le module (mais seulement au premier "import") et définit la variable "pd". Donc la fonction ne fait que s'assurer que la variable "pd" est bien associée au module pandas... Ce qui n'est pas bien méchant. Après, il faut demander au développeur pourquoi il n'a pas poussé cet import dans le début du module. Il vous expliquera probablement que "c'est historique" et que ce "change" est assez bas dans la liste des priorités.

- W

[Pyramidev]

Bonjour et bonne année.

Ton exemple vient du fichier pyNastran/pyNastran/op2/tables/matrix.py.
Extrait du code du dernier commit (20 novembre 2018) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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"""Defines the Matrix class"""
from __future__ import print_function
 
from scipy.sparse import coo_matrix  # type: ignore
import numpy as np
from pyNastran.op2.op2_interface.write_utils import export_to_hdf5
from pyNastran.utils import object_attributes, object_methods, unicode_type
 
 
 
class Matrix(object):
    [...]
 
    def build_dataframe(self):
        """exports the object to pandas format"""
        import pandas as pd
        matrix = self.data
        if matrix is None:
            return
        if isinstance(matrix, coo_matrix):
            data = {'row': matrix.row, 'col': matrix.col, 'data' : matrix.data}
            data_frame = pd.DataFrame(data=data).reindex(columns=['row', 'col', 'data'])
        elif isinstance(matrix, np.ndarray):
            data_frame = pd.DataFrame(data=matrix)
        else:
            raise NotImplementedError(type(matrix))
        self.data_frame = data_frame
 
    [...]

Mais considérons aussi le fichier similaire pyNastran/pyNastran/dev/op2_reader/tables/matrix.py.
Extrait du code du dernier commit (13 août 2018) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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"""Defines the Matrix class"""
from __future__ import print_function
from scipy.sparse import coo_matrix  # type: ignore
import numpy as np
from pyNastran.op2.op2_interface.write_utils import export_to_hdf5
from pyNastran.utils import object_attributes, object_methods
try:
    import pandas as pd  # type: ignore
except ImportError:
    pass
 
#from pyNastran.utils import object_attributes
 
 
class Matrix(object):
    [...]
 
    def build_dataframe(self):
        """exports the object to pandas format"""
        matrix = self.data
        if matrix is None:
            return
        if isinstance(matrix, coo_matrix):
            data = {'row': matrix.row, 'col': matrix.col, 'data' : matrix.data}
            data_frame = pd.DataFrame(data=data).reindex(columns=['row', 'col', 'data'])
        elif isinstance(matrix, np.ndarray):
            data_frame = pd.DataFrame(data=matrix)
        else:
            raise NotImplementedError(type(matrix))
        self.data_frame = data_frame
 
    [...]

Le except ImportError permet de voir que le module pandas est optionnel.

Dans chacun de ces deux fichiers, seule la méthode build_dataframe de Matrix utilise le module pandas. Pour gérer cela, l'auteur a utilisé deux stratégies différentes.

Dans le fichier du 20 novembre 2018, contrairement à celui du 13 août 2018, on voit mieux que la méthode build_dataframe de Matrix utilise le module pandas, car l'import se trouve au début du code de cette méthode. Par contre, on voit moins bien que le module matrix dépend en partie du module pandas, car ce dernier n'apparaît pas en haut du fichier.

Cela dit, dans les deux cas, je pense qu'il y a un problème d'architecture. Si on veut que le module pandas soit optionnel, alors il aurait été mieux de faire d'un côté des modules qui ne contiennent que du code qui ne nécessite pas pandas et de l'autre des modules dont toutes (ou presque toutes) les fonctions nécessitent directement ou indirectement pandas. Les dépendances auraient alors été plus claires que quand on mélange tout.