Numpy 中重写第三方模块的方法有多糟糕

在本文中，我们将介绍在使用Numpy时重写第三方模块方法的风险。Numpy是一种Python科学计算库，其提供了对多维数组的支持。用户可以利用Numpy进行数据处理、数值分析等工作。在使用Numpy时，我们通常会遇到需要重写其提供的某些方法的情况，例如重写数组索引方法。

然而，重写第三方库模块的方法并不是一种好的做法。这将破坏原有模块的封装性，使得我们的代码依赖于特定版本或者具体实现，从而导致不可预测的错误发生。此外，如若我们修改后的方法与原方法存在兼容性问题，不仅会引入Bug，也会使其他依赖同一Numpy的模块出错。

那么在实际开发中，该如何避免此类问题呢？下面我们将结合例子讲解。

阅读更多：Numpy 教程

示例

假设我们想要计算两个数组A和B的平均值，但是Numpy提供的mean方法并不能满足我们的需求，我们想要在该方法中加入一些额外的逻辑。

我们可能会像这样重写mean方法：

import numpy as np

def mean(arr, extra_logic):
    sum = np.sum(arr)
    length = np.size(arr)
    result = sum/length
    # 添加额外逻辑
    result = extra_logic(result)
    return result

虽然我们在mean方法中加入了一些额外的逻辑，但是这种做法是不可取的。由于我们破坏了Numpy模块的封装性，上面的代码将会导致很多问题。

比如说，在上面的代码中加入一些不合适的逻辑，例如将结果转换为字符串：

import numpy as np

def mean(arr, extra_logic):
    sum = np.sum(arr)
    length = np.size(arr)
    result = sum/length
    result = extra_logic(result)
    # 将结果转换为字符串
    result = str(result)
    return result

此时我们调用该方法：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = mean(arr, lambda x: 2*x)
print(f"mean_value: {mean_value}")

结果：

mean_value: [1.  4.5 5.  8.  9.5]

我们的程序已经崩溃了！原因是我们将结果转换成了一个字符串，而数组不能变成字符串。因此，出现了这个错误。

怎么避免？

为了避免重写第三方模块的方法所带来的问题，我们可以采用如下措施：

1. 查找合适的替代方法。 在使用第三方库的时候，我们应该查找该库的文档，寻找是否有提供其他可以满足我们需求的方法。Numpy的文档提供了详细的介绍，我们可以在文档中找到各种实用的方法，了解它们的作用和用法。

2. 编写新的函数。 如果第三方库没有提供满足我们需求的方法，我们可以编写新的函数来实现我们的需求。例如，我们可以编写一个新函数:

def my_mean(arr, extra_logic):
    sum = np.sum(arr)
    length = np.size(arr)
    result = sum/length
    # 添加额外逻辑
    result = extra_logic(result)
    return result

然后，我们再调用该方法：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = my_mean(arr, lambda x: 2*x)
print(f"mean_value: {mean_value}")

结果：

mean_value: 6.0

我们成功的计算出了数组A和B的平均值，而且不会影响原先的模块方法，也不会对其他依赖Numpy的模块产生负面影响。

3. 继承并覆盖方法。 如果我们确实需要对第三方模块方法进行改变，那么我们可以继承该模块，并重写具体的方法。例如，对于Numpy的数组索引方法，我们可以编写如下代码：

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):
    def __getitem__(self, index):
        result = super().__getitem__(index)
        # 添加额外逻辑
        return result**2

这样，我们可以创建一个新数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my_arr = MyArray(arr.shape, dtype=arr.dtype, buffer=arr.data)

然后，我们可以使用my_arr的索引方法：

print(my_arr[0])  # 输出 1
print(my_arr[1])  # 输出 4
print(my_arr[2])  # 输出 9

我们成功的重写了数组A和B的索引方法，并成功的添加了我们的额外逻辑。

总结

重写第三方模块的方法是不推荐的。在使用第三方库时，我们应该寻找替代方法或编写新的函数来满足我们的需求。如果我们确实需要修改第三方模块的方法，那么我们可以继承该模块，并重写具体的方法，以此来避免对其他模块的负面影响。 综上所述，为了保证程序的可扩展性和可维护性，我们应该尽量避免重写第三方模块的方法。