代码风格指南
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写函数,而不是仅仅写脚本
一开始解决问题的时候,直接从最外层一步步写代码的确很便捷,但你应该尽早地将代码组织成函数。函数有更强的复用性和可测试性,并且能更清楚地让人知道哪些步骤做完了,以及每一步骤的输入输出分别是什么。此外,由于 Julia 编译器特殊的工作方式,写在函数中的代码往往要比最外层的代码运行地快得多。
此外值得一提的是,函数应当接受参数,而不是直接使用全局变量进行操作( 等常数除外)。
代码应该写得尽可能通用。例如,下面这段代码:
更好的写法是写成下面的通用函数:
第二个版本会把 x
转换成合适的类型,而不是某个写死的类型。
这种代码风格与函数的参数尤其相关。例如,当一个参数可以是任何整型时,不要将它的类型声明为 Int
或 Int32,而要使用抽象类型(abstract type) 来表示。事实上,除非确实需要将其与其它的方法定义区分开,很多情况下你可以干脆完全省略掉参数的类型,因为如果你的操作中有不支持某种参数类型的操作的话,反正都会抛出 MethodError 的。这也称作 )。
例如,考虑这样的一个叫做 addone
的函数,其返回值为它的参数加 1 :
addone(x::Int) = x + 1 # works only for Int
addone(x::Integer) = x + oneunit(x) # any integer type
addone(x::Number) = x + oneunit(x) # any numeric type
addone(x) = x + oneunit(x) # any type supporting + and oneunit
最后一种定义可以处理所有支持 oneunit (返回和 x
相同类型的 1,以避免不需要的类型提升(type promotion))以及 函数的类型。这里的关键点在于,只定义通用的 addone(x) = x + oneunit(x)
并不会带来性能上的损失,因为 Julia 会在需要的时候自动编译特定的版本。比如说,当第一次调用 addone(12)
时,Julia 会自动编译一个特定的 addone
函数,它接受一个 x::Int
的参数,并把调用的 oneunit
替换为内连的值 1
。因此,上述的前三种 addone
的定义对于第四种来说是完全多余的。
如下的代码:
function foo(x, y)
x = Int(x); y = Int(y)
...
end
请写成这样:
function foo(x::Int, y::Int)
...
end
foo(Int(x), Int(y))
这种风格更好,因为 foo
函数其实不需要接受所有类型的数,而只需要接受 Int
。
这里的关键在于,如果一个函数需要处理的是整数,强制让调用者来决定非整数如何被转换(比如说向下还是向上取整)会更好。同时,把类型声明得具体一些的话可以为以后的方法定义留有更多的空间。
如下的代码:
function double(a::AbstractArray{<:Number})
for i = firstindex(a):lastindex(a)
a[i] *= 2
end
return a
end
请写成这样:
Julia 的 Base 模块中的函数都遵循了这种规范,且包含很多例子:有的函数同时有拷贝和修改的形式(比如 sort 和 ),还有一些只有修改(比如 push!, 和 splice!)。为了方便起见,这类函数通常也会把修改后的数组作为返回值。
避免使用奇怪的 Union 类型
使用 Union{Function,AbstractString}
这样的类型的时候通常意味着设计还不够清晰。
避免复杂的容器类型
像下面这样构造数组通常没有什么好处:
a = Vector{Union{Int,AbstractString,Tuple,Array}}(undef, n)
这种情况下,Vector{Any}(undef, n)
更合适些。此外,相比将所有可能的类型都打包在一起,直接在使用时标注具体的数据类型(比如:a[i]::Int
)对编译器来说更有用。
惯例上,Julia 代码通常应将模块的导出方法视为其类型的接口。 一个对象的字段通常被认为是实现细节,如果这被声明为 API,用户代码应该只直接访问它们。 这有几个好处:
包开发人员可以更自由地更改实现而不会破坏用户代码。
- 方法可以传递给高阶结构,如 (例如
map(imag, zs)
)而不是[z.im for z in zs]
)。 - 方法可以定义在抽象类型上。
- 方法可以描述可以在不同类型之间共享的概念操作(例如
real(z)
适用于复数或四元数)。
Julia 的调度系统鼓励这种风格,因为 play(x::MyType)
只在该特定类型上定义了 方法,其它类型有自己的实现。
该规则的反例包括 NamedTuple、、StatStruct。
使用和 Julia base/ 文件夹中的代码一致的命名习惯
- module 和 type 的名字使用大写开头的驼峰命名法:
module SparseArrays
,struct UnitRange
。 - 函数名使用小写字母,且当可读时可以将多个单词拼在一起。必要的时候,可以使用下划线作为单词分隔符。下划线也被用于指明概念的组合(比如 作为
fetch(remotecall(...))
的一个更高效的实现)或者变化。 - 至少改变其中一个参数的函数名称以
!
结尾。 - 虽然简洁性很重要,但避免使用缩写(用 indexin 而不是
indxin
),因为这会让记住单词有没有被缩写或如何被缩写变得十分困难。
如果一个函数名需要多个单词,请考虑这个函数是否代表了超过一个概念,是不是分成几个更小的部分更好。
使用与 Julia Base 中的函数类似的参数顺序
一般来说,Base 库使用以下的函数参数顺序(如适用):
函数参数. 函数的第一个参数可以接受
Function
类型,以便使用 blocks 来传递多行匿名函数。I/O stream. 函数的第一个参数可以接受
IO
对象,以便将函数传递给 sprint 之类的函数,例如sprint(show, x)
。在输入参数的内容会被更改的情况下. 比如,在 中,
x
是要被修改的对象,所以放在要被插入x
中的值前面。Type. 把类型作为参数传入函数通常意味着返回值也会是同样的类型。 在 parse(Int, “1”) 中,类型在需要解析的字符串之前。 还有很多类似的将类型作为函数第一个参数的例子,但是同时也需要注意到例如 这样的函数中,会把
IO
参数放在类型的更前面,这样还是保持着这里描述的顺序。在输入参数的内容不会被更改的情况下. 比如在
fill!(x, v)
中的不被修改的v
,会放在x
之后传入。Key. 对于关联集合来说,指的是键值对的键。 对于其它有索引的集合来说,指的是索引。
Value. 对于关联集合来说,指的是键值对的值。 像fill!(x, v)这样的情况, 是
v
。Everything else. 任何的其它参数。
Varargs. 指的是在函数调用时可以被无限列在后面的参数。 比如在
Matrix{T}(uninitialized, dims)
中,维数(dims)可以作为 被传入(如Matrix{T}(uninitialized, (1,2))
),也可以作为可变参数(Vararg,如Matrix{T}(uninitialized, 1, 2)
。Keyword arguments. 在 Julia 中,关键字参数本来就不得不定义在函数定义的最后,列在这里仅仅是为了完整性。
大多数函数并不会接受上述所有种类的参数,这些数字仅仅是表示当适用时的优先权。
当然,在一些情况下有例外。例如, 函数总是把类型作为第一个参数。setindex! 函数的值参数在索引参数之前,这样可以让索引作为可变参数传入。
设计 API 时,尽可能秉承着这种一般顺序会让函数的使用者有一种更一致的体验。
不要过度使用 try-catch
比起依赖于捕获错误,更好的是避免错误。
不要给条件语句加括号
Julia 不要求在 if
和 while
后的条件两边加括号。使用如下写法:
if a == b
而不是:
if (a == b)
不要过度使用 …
拼接函数参数是会上瘾的。请用简单的 [a; b]
来代替 [a..., b...]
,因为前者已经是被拼接的数组了。 也比 [a...]
更好,但因为 a
已经是一个可迭代的变量了,通常不把它转换成数组就直接使用甚至更好。
如下的函数签名:
foo(x::T) where {T<:Real} = ...
应当被写作:
同样需要注意的是,容器类型在函数调用中可能明确地需要类型参数。详情参见避免使用带抽象容器的字段。
如下的一组定义容易令人困惑:
请决定问题里的概念应当是 MyType
还是 MyType()
,然后坚持使用其一。
首选风格应是默认使用实例,只有在需要解决某些问题时才添加涉及Type{MyType}
的方法。
如果一个类型实际上是个枚举,它应该被定义成一个单一的类型(理想的情况是不可变结构或原始类型),把枚举值作为它的实例。构造器和转换器可以检查那些值是否有效。这种设计比把枚举做成抽象类型,并把“值”做成子类型来得更受推崇。
不要过度使用宏
请注意有的宏实际上可以被写成一个函数。
在宏内部调用 是一个特别危险的警告标志,它意味着这个宏仅在被最外层调用时起作用。如果这样的宏被写成函数,它会自然地访问得到它所需要的运行时值。
如果你有一个使用本地指针的类型:
mutable struct NativeType
p::Ptr{UInt8}
...
end
不要定义类似如下的函数:
getindex(x::NativeType, i) = unsafe_load(x.p, i)
这里的问题在于,这个类型的用户可能会在意识不到这个操作不安全的情况下写出 x[i]
,然后容易遇到内存错误。
在这样的函数中,可以加上对操作的检查来确保安全,或者可以在名字的某处加上 来警告调用者。
有时可能会想要写这样的定义:
show(io::IO, v::Vector{MyType}) = ...
这样可以提供对特定的某种新元素类型的向量的自定义显示。这种做法虽然很诱人,但应当被避免。这里的问题在于用户会想着一个像 Vector()
这样熟知的类型以某种方式表现,但过度自定义的行为会让使用变得更难。
“类型盗版”(type piracy)指的是扩展或是重定义 Base 或其它包中的并不是你所定义的类型的方法。在某些情况下,你可以几乎毫无副作用地逃避类型盗版。但在极端情况下,你甚至会让 Julia 崩溃(比如说你的方法扩展或重定义造成了对 ccall
传入了无效的输入)。类型盗版也让代码推导变得更复杂,且可能会引入难以预料和诊断的不兼容性。
例如,你也许想在一个模块中定义符号上的乘法:
module A
import Base.*
*(x::Symbol, y::Symbol) = Symbol(x,y)
end
这里的问题时现在其它用到 Base.*
的模块同样会看到这个定义。由于 Symbol
是定义在 Base 里再被其它模块所使用的,这可能不可预料地改变无关代码的行为。这里有几种替代的方式,包括使用一个不同的函数名称,或是把 Symbol
给包在另一个你自己定义的类型中。
有时候,耦合的包可能会使用类型盗版,以此来从定义分隔特性,尤其是当那些包是一些合作的作者设计的时候,且那些定义是可重用的时候。例如,一个包可能提供一些对处理色彩有用的类型,另一个包可能为那些类型定义色彩空间之间转换的方法。再举一个例子,一个包可能是一些 C 代码的简易包装,另一个包可能就“盗版”来实现一些更高级别的、对 Julia 友好的 API。
通常会用 isa 和 来对类型进行测试,而不会用到 ==
。检测类型的相等通常只对和一个已知的具体类型比较有意义(例如 T == Float64
),或者你真的真的知道自己在做什么。
)
因为调用高阶函数时经常会用到匿名函数,很容易认为这是合理甚至必要的。但任何函数都可以被直接传递,并不需要被“包”在一个匿名函数中。比如 map(x->f(x), a)
应当被写成 map(f, a)。
当写处理数字,且可以处理多种不同数字类型的参数的通用代码时,请使用对参数影响(通过类型提升)尽可能少的类型的字面量。
例如,
julia> f(x) = 2.0 * x
f (generic function with 1 method)
julia> f(1//2)
1.0
julia> f(1/2)
1.0
julia> f(1)
2.0
而应当被写作:
julia> h(x) = 2//1 * x
h (generic function with 1 method)
julia> h(1//2)
1//1
julia> h(1/2)
1.0
julia> h(1)
所以,可能时尽量使用 Int
字面量,对非整数字面量使用 Rational{Int}
,这样可以让代码变得更容易使用。