Pythonでのダックタイピング、データ検証、アサーティブプログラミング
アヒルのタイピングについて： アヒルの型付けは、メソッドと関数の本体の引数の型を常にテストするのではなく、ドキュメント、明確なコード、および正しい使用を確実にするためのテストに依存することによって支援されます。 引数の検証について（EAFP：許可よりも許しを求める方が簡単です）。ここからの適応例： ...それを行うにはよりpythonicと考えられています： def my_method(self, key): try: value = self.a_dict[member] except TypeError: # do something else これは、コードを使用する他のユーザーが実際の辞書やサブクラスを使用する必要がないことを意味します。マッピングインターフェースを実装する任意のオブジェクトを使用できます。 残念ながら、実際にはそれほど簡単ではありません。上記の例のメンバーが整数の場合はどうなりますか？整数は不変です。そのため、それらを辞書のキーとして使用することは完全に合理的です。ただし、シーケンス型オブジェクトのインデックス付けにも使用されます。メンバーが偶然整数の場合、例2ではリストと文字列、および辞書を通過できます。 断定的なプログラミングについて： アサーションは、プログラムの内部状態がプログラマが期待したとおりであることを確認する体系的な方法であり、バグをキャッチすることを目的としています。特に、コードの記述中に行われた誤った仮定や、他のプログラマによるインターフェイスの悪用をキャッチするのに適しています。さらに、プログラマーの想定を明確にすることで、インラインドキュメントとしてある程度の役割を果たすことができます。（「明示的は暗黙的よりも優れています。」） 上記の概念は競合する場合があるため、データの検証をまったく行わないか、強力な検証を行うか、またはアサートを使用するかを選択するときは、次の要因を考慮します。 強力な検証。強力な検証とはApiError、たとえばカスタム例外を発生させることです。関数/メソッドがパブリックAPIの一部である場合は、引数を検証して、予期しないタイプに関する適切なエラーメッセージを表示することをお勧めします。タイプをチェックすることで、のみを使用することを意味するのではなくisinstance、渡されたオブジェクトが必要なインターフェース（ダックタイピング）をサポートするかどうかも確認します。APIをドキュメント化し、予想されるタイプを指定し、ユーザーが関数を予期しない方法で使用する可能性がある場合、想定を確認すると安全です。私は通常使用isinstanceし、後で他のタイプやアヒルをサポートしたい場合は、検証ロジックを変更します。 断定的なプログラミング。私のコードが新しい場合、私はアサートをたくさん使います。これに関するあなたのアドバイスは何ですか？後でコードからアサーションを削除しますか？ 私の関数/メソッドがAPIの一部ではないが、自分で記述、調査、テストしていない他のコードに引数の一部を渡す場合、呼び出されたインターフェイスに従って多くのアサーションを実行します。これの背後にある私のロジック-私のコードでよりよく失敗し、スタックトレースのどこかで10レベル深く、理解できないエラーが発生するため、多くのデバッグを行い、とにかくアサートをコードに追加する必要があります。 型/値検証をいつ使用するべきか、または使用しないべきかについてのコメントとアドバイスは断言しますか？質問の構成が最適ではないため申し訳ありません。 たとえばCustomer、SQLAlchemy宣言モデルである次の関数を考えてみます。 def add_customer(self, customer): """Save new customer into the database. @param customer: Customer instance, whose id is None @return: merged into global session customer …