Python中可选参数的默认值：

Question

我有以下方法：

我有以下方法：

def get_data(replace_nan=False):
    if replace_nan is not False
        data[numpy.isnan(data)] = replace_nan
        return data
    else:
        return data[~numpy.isnan(data)]

因此，如果replace_nan为False，则返回一些数据数组但删除NaN，如果是其他任何值，则将NaN替换为该参数。

问题在于，我可能想用False替换NaN。 或者其他任何东西。有什么最pythonic的方法吗？这个：

def get_data(**kwargs):
    if "replace_nan" in kwargs:
       ...

这个方法虽然可行，但语义不太美观（因为我们只关心一个关键字参数replace_nan）。你有什么好的建议来处理这种情况吗？

- Manuel Ebert

Answer 1

通常人们将None作为默认值，然后检查is not None。
如果您也需要允许None，请使用一个虚拟对象：

__default = object()
def get_data(replace_nan=__default):
    if replace_nan is __default:
        ...

- ThiefMaster

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我已经使用了 False，因为 None 经常用于替换缺失值。但是虚拟默认对象很好，谢谢！ - Manuel Ebert

Answer 2

NumPy将数组内的False解析为0：

    >>>np.array([False,True,2,3])
    array([0, 1, 2, 3])

这可能不是你想要发生的事情。

    def get_data(replace_nan=False):
       if replace_nan:
          return np.where(np.isnan(data),replace_nan,data)
       else:
          return data[~numpy.isnan(data)]

numpy.where函数构建一个数组，其中包含条目为NaN的索引。它用replace_nan替换条目，并保留其他地方的条目。从手册页面中可以了解更多信息。

numpy.where(condition[, x, y])
Return elements, either from x or y, depending on condition.

- Schuh

Answer 3

我想把这个作为ThiefMaster答案下面的评论，但是评论中不允许格式化，所以...：

如果你担心命名空间混乱，你可以在定义函数后使用一些技巧来del变量。

__default = object()
def get_data(replace_nan=__default, __default=__default):
  if replace_nan is __default:
    ...
del __default

或者：

__default = object()
def get_data(replace_nan=__default):
  if replace_nan is get_data.default_replace_nan:
    ...
get_data.default_replace_nan = __default
del __default

- Alfe

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有趣！然而我一直认为 __... 是用来混淆的;-) - Manuel Ebert

传统上，在C语言中，__是为编译器内部使用而保留的，因此应用程序构建者不应使用它。在Python中情况有些不同。无论如何：混乱是一个问题。您不能在下一个可能有用的情况下使用名称__default，因为您会覆盖第一次使用的__default（并在此过程中破坏代码）。因此，应避免混乱，即使__可以使混乱变得明显。 - Alfe

Answer 4

另一种避免ThiefMaster方法混乱的方式是这样的：

def get_data(replace_nan=object()):
  if replace_nan is get_data.func_defaults[0]:
    ...

但它使用Python内部机制，可能不太可移植（pypy/stackles/下一个版本/...）。

- Alfe

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