コードを繰り返さないようにするための最高の擬似練習ですか？

Question

この質問に尋ねられたかどうかは分かりません。これまでのところ、良い習慣を見つけることができませんでした。

私は、まったく同じパッケージのインポートと2つの異なるメソッドを持つ2つのpythonファイルを持っています。いくつかの変数は異なるだけで、他の変数は同じです。

1つのファイルに変更を加える必要がある場合、堅牢な方法ではない同じ変更を適用するには、別のファイルに変更する必要があります。

私は本当にこれらのファイルを別々に（2つのファイルで）保存したいと考えています。 classのアイデアをよく理解したことはありませんでした。すべてのメソッド、ループ、変数を持つ最初のファイルにclassを作成する必要がありますか？2番目に呼び出す必要がある場合、変数を上書きできますか？

これは私の最初のファイルの様子です。私はそれを読みやすくするためにしばらく時間を費やしていたはずですが、それは構造のアイデアを伝えることです。このコードは実際にいくつかのmatplotlibをプロットしています。 2番目のファイルは異なる入力ファイル（CSVファイル）を持ち、異なる数字をプロットします。

import csv 
import datetime 
import pylab 
import sys 
import time 
from inspect import getsourcefile 
from os.path import abspath 

import matplotlib.dates as mdates 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib import style 
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages 


def get_mul_list(*args): 
    return map(list, zip(*args)) 


def str2float(s): 
    if not s == '': 
     s = (float(s)) 
    else: 
     s = np.nan 
    return s 


def clean_nans(x, y, num_nan_gap=24): 
    x_clean, y_clean = [], [] 
    cnt = 0 
    for _x, _y in zip(x, y): 
     if np.isnan(_y): 
      cnt += 1 
      if cnt == num_nan_gap: 
       # on the 5th nan, put it in the list to break line 
       x_clean.append(_x) 
       y_clean.append(_y) 
      continue 
     cnt = 0 
     x_clean.append(_x) 
     y_clean.append(_y) 
    return x_clean, y_clean 


def csv_store_in_dict(filepath, mode): 
    csv_data = open(filepath, mode) 
    data = list(csv.reader(csv_data)) 
    csv_imported_in_dict = dict(zip(data[0], get_mul_list(*data[1:]))) 
    return csv_imported_in_dict 

colors_list = ['deeppink', 'aquamarine', 'yellowgreen', 'orangered', 'darkviolet', 
      'darkolivegreen', 'lightskyblue', 'teal', 'seagreen', 'olivedrab', 'red', 'indigo', 'goldenrod', 'firebrick', 
      'slategray', 'cornflowerblue', 'darksalmon', 'blue', 'khaki', 'wheat', 'dodgerblue', 'moccasin', 'sienna', 
      'darkcyan'] 

current_py_filepath = abspath(getsourcefile(lambda: 0)) # python source file path for figure footnote 

kkk_dict = csv_store_in_dict('CSV/qry_WatLvl_kkk_xlsTS_1c_v4.csv', 'r') # all WL kkk data stored in a dictionary 
yyyddd_dict = csv_store_in_dict('CSV/qry_WatLvl_TimeSeries2_v2.csv', 'r') # all WL kkk data stored in a dictionary 
XX_info_dict = csv_store_in_dict('CSV/XX_info.csv', 'r') # XX_name, XX_group_name, BB_Main, CC, dddd 

XX_groups_chartE = ('XXH_05', 
        'XXH_16', 
        'XXH_11', 
        'DXX_27', 
        'DXX_22', 
        'DXX_21', 
        'DXX_09', 
        'DXX_07', 
        'DXX_01', 
        'DXX_05',) 

y_range = [[5,10], # chart 1 
      [7,12], # chart 2 
      [3,8], # chart 3 
      [7,12], # chart 4 
      [5,10], # chart 5 
      [20,50], # chart 6 
      [12,22], # chart 7 
      [5,25], # chart 8 
      [10,15], # chart 9 
      [22,42]] # chart 10 

# Date conversion 
x_kkk_date = [] 
x_yyy_date = [] 
x_kkk = kkk_dict["DateTime"] 
x_yyyddd = yyyddd_dict["DateTime"] 
for i in x_kkk: 
    x_kkk_date.append(datetime.datetime.strptime(i, "%d/%m/%Y %H:%M:%S")) 
for i in x_yyyddd: 
    x_yyy_date.append(datetime.datetime.strptime(i, "%d/%m/%Y %H:%M:%S")) 

# plotting XX groups 
XXs_curr_grp = [] 
chart_num = 1 
for XX_gr_nam in XX_groups_chartE: 
    for count, elem in enumerate(XX_info_dict['XX_group_name']): 
     if elem == XX_gr_nam: 
      XXs_curr_grp.append(XX_info_dict['XX_name'][count]) 

    fig = plt.figure(figsize=(14, 11)) 

    col_ind = 0 

    for XX_v in XXs_curr_grp: 
     y_kkk = kkk_dict[XX_v] 
     y_yyyddd = yyyddd_dict[XX_v] 

     y_kkk_num = [str2float(i) for i in y_kkk] 
     y_yyyddd_num = [str2float(i) for i in y_yyyddd] 

     ind_XX = XX_info_dict["XX_name"].index(XX_v) 
     BB_Main = XX_info_dict["BB_Main"][ind_XX] 
     CC = XX_info_dict["CC"][ind_XX] 
     dddd = XX_info_dict["dddd"][ind_XX] 

     def label_pl(d_type): 
      label_dis = "%s (%s, %s/%s)" % (XX_v, BB_Main, CC, d_type) 
      return label_dis 

     x_kkk_date_nan_cln, y_kkk_num_nan_cln = clean_nans(x_kkk_date, y_kkk_num, 200) 

     plt.plot_date(x_kkk_date_nan_cln, y_kkk_num_nan_cln, '-', markeredgewidth=0, 
         label=label_pl("kkk data"), color=colors_list[col_ind]) # c = col_rand 

     plt.scatter(x_yyy_date, y_yyyddd_num, label=label_pl("yyy ddds"), marker='x', linewidths=2, 
        s=50, color=colors_list[col_ind]) 
     col_ind += 1 


    XX_grp_title = XX_gr_nam.replace("_", "-") 
    plt.title("kkk Levels \n" + XX_grp_title + " Group", fontsize=20) 
    plt.ylabel('wwL (mmm)') 
    plt.legend(loc=9, ncol=2, prop={'size': 8}) 
    plt.figtext(0.05, 0.05, current_py_filepath, horizontalalignment='left', fontsize=8) # footnote for file path 
    plt.figtext(0.95, 0.05, 'Chart E%s' % (chart_num,), horizontalalignment='right', fontsize=12) # chart number 
    plt.figtext(0.95, 0.95, datetime.date.today(), horizontalalignment='right', fontsize=8) 


    # FIGURE FORMATTING 
    myFmt = mdates.DateFormatter('%d/%m/%Y') 
    ax = plt.gca() 
    ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt) 
    plt.gcf().autofmt_xdate() 
    ax.set_ylim(y_range[chart_num-1]) 
    plt.grid() 
    fig.tight_layout() 
    plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, top=0.9, bottom=0.15) 
    fig_pdf_file = "PDF/OXX_grp_page %s.pdf" % (chart_num,) 
    fig.savefig(fig_pdf_file) 
    XXs_curr_grp = [] 
    chart_num += 1 # assumed charts numbering is the same as the order of plotting 
plt.show() 

Answer 1

いいえ、クラスを定義する必要はありません。 1つのファイルから共有関数を削除し、他のファイルをインポートする必要があります。インポートステートメントは、インストールされたPythonパッケージをインポートすることもできますが、Pythonファイルもインポートできます。

# myfile.py 

def f(x): 
    return x * 2 

# main.py 

import myfile 

myfile.f(2) 

この例では、両方のファイルが同じディレクトリにある必要があります。

しかし、あなたはすなわち、この階層では、別のディレクトリにmyfile.pyを保存したい場合：

my_project 
----main.py 
----my_modules 
     ----myfile.py 
     ----__init__.py 

単純に反映するために、「my_modules」ディレクトリに空の__init__.pyファイルを作成し、あなたのimport文を変更import my_modules.myfile。