Python'da bir zincirleme yöntem çizgisi nasıl kırılır?

Aşağıdaki kodun bir satırı var (adlandırma kuralları için suçlama, onlar benim değil):

subkeyword = Session.query(
    Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word
).filter_by(
    subkeyword_company_id=self.e_company_id
).filter_by(
    subkeyword_word=subkeyword_word
).filter_by(
    subkeyword_active=True
).one()

Nasıl göründüğünü sevmiyorum (çok okunabilir değil), ancak bu durumda satırları 79 karakterle sınırlamak için daha iyi bir fikrim yok. Onu kırmanın daha iyi bir yolu var mı (tercihen ters eğik çizgi olmadan)?

Ek parantez kullanabilirsiniz:

subkeyword = (
        Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word)
        .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id)
        .filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word)
        .filter_by(subkeyword_active=True)
        .one()
    )

Bu, parantez açmak için bir satır devam karakterinin tercih edildiği bir durumdur. Bu stil gereksinimi, yöntem adları uzadıkça ve yöntemler bağımsız değişken almaya başladığında daha belirgin hale gelir:

subkeyword = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word) \
                    .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id)          \
                    .filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word)                  \
                    .filter_by(subkeyword_active=True)                           \
                    .one()

PEP 8, hem pratik hem de güzel için bir sağduyu ölçüsü ve gözle yorumlanmayı amaçlamaktadır. Çirkin veya okunması zor kodlarla sonuçlanan PEP 8 yönergelerini mutlu bir şekilde ihlal edin.

Bununla birlikte, kendinizi sık sık PEP 8 ile orantılı bulursanız, beyaz alan seçiminizi aşan okunabilirlik sorunlarının olduğunu gösteren bir işaret olabilir :-)

Kişisel seçimim:

subkeyword = Session.query (
    Subkeyword.subkeyword_id,
    Subkeyword.subkeyword_word,
).tarafından filtre(
    subkeyword_company_id = self.e_company_id,
    subkeyword_word = subkeyword_word,
    subkeyword_active = Doğru,
).bir()

Sadece ara sonucu / nesneyi saklayın ve bir sonraki yöntemi çağırın, örn.

q = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word)
q = q.filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id)
q = q.filter_by(subkeyword_word=subkeyword_word)
q = q.filter_by(subkeyword_active=True)
subkeyword = q.one()

Python Dil Referansına Göre
Ters eğik çizgi kullanabilirsiniz.
Veya basitçe kırın. Bir parantez eşleştirilmezse, python bunu bir satır olarak kabul etmez. Ve bu şartlar altında, aşağıdaki çizgilerin girintisi önemli değildir.

Başkaları tarafından sağlanandan biraz farklı bir çözüm ama benim favorim çünkü bazen şık meta programlamaya yol açıyor.

base = [Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword_word]
search = {
    'subkeyword_company_id':self.e_company_id,
    'subkeyword_word':subkeyword_word,
    'subkeyword_active':True,
    }
subkeyword = Session.query(*base).filter_by(**search).one()

Bu, arama oluşturmak için güzel bir tekniktir. Karmaşık sorgu formunuzdan (veya kullanıcının aradığı şeyle ilgili dize tabanlı kesintilerden) madencilik için bir koşul listesi gözden geçirin, ardından sözlüğü filtreye dönüştürün.

SQLAlchemy kullanılıyor gibi görünüyor, eğer doğruysa, sqlalchemy.orm.query.Query.filter_by()yöntem birden fazla anahtar kelime argümanı alır, böylece şöyle yazabilirsiniz:

subkeyword = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id,
                           Subkeyword.subkeyword_word) \
                    .filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id,
                               subkeyword_word=subkeyword_word,
                               subkeyword_active=True) \
                    .one()

Ama daha iyi olurdu:

subkeyword = Session.query(Subkeyword.subkeyword_id,
                           Subkeyword.subkeyword_word)
subkeyword = subkeyword.filter_by(subkeyword_company_id=self.e_company_id,
                                  subkeyword_word=subkeyword_word,
                                  subkeyword_active=True)
subkeuword = subkeyword.one()

Ben iki blok ve bir blok tarafından ifade, bu gibi argüman girintili gibi:

for image_pathname in image_directory.iterdir():
    image = cv2.imread(str(image_pathname))
    input_image = np.resize(
            image, (height, width, 3)
        ).transpose((2,0,1)).reshape(1, 3, height, width)
    net.forward_all(data=input_image)
    segmentation_index = net.blobs[
            'argmax'
        ].data.squeeze().transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
    segmentation = np.empty(segmentation_index.shape, dtype=np.uint8)
    cv2.LUT(segmentation_index, label_colours, segmentation)
    prediction_pathname = prediction_directory / image_pathname.name
    cv2.imwrite(str(prediction_pathname), segmentation)