Python 是"；进口-数据蟒蛇？

我有一个python脚本，它在“初始化”运行模式下访问系统上的多个文件，并汇编它认为正确的数据。当实际使用数据时，在将脚本设置为以“最终”模式运行之前，用户需要查看该数据

现在我正在以python数据结构的形式将要审阅的数据写入data.py文件，例如data.py的内容可以是：

data1 = "script_generated_filename_1"

data2 = [ "script_generated_date1",
          "script_generated_date2" ]

用户验证data.py文件后，“最终”运行模式使用“导入数据”调用，通过data.data1、data.data2等访问数据

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我一直在尝试清理我的python编程风格，并且更符合一般认为的python风格。阅读完这些文档后，我怀疑以这种方式使用导入函数是否是pythonic的，或者是否有更主流的方式使用python来完成这种类型的用户验证。

我认为您应该将数据放在文本文件（JSON、CSV，任何合适的）中，然后让脚本读取它。通常（不仅仅是在Python中），最好将代码和数据分开。

这对于模块来说是一件很好的事情。您要避免的是在导入时执行的代码太多或有副作用，但这并不能做到这一点。

据我所知，您的代码没有任何不符合pythonic的地方：您正确地导入名称空间并引用它们，并且将模块视为重用单元

可能会有一个更优雅的解决方案，如果你能发布关于问题域的更具体的细节，我们可能会帮助你。但优雅往往必须与经济相抵消

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我的务实观点是，如果你没有重复自己，没有打破任何主要惯例，并且你的代码正常工作，那么你是对的：即使设计有缺陷，一个好的设计总是可以在以后强加给一个有缺陷的枯燥的设计；）

这并不总是正确的。解析开销，更不用说编写和维护解析器代码了，与将这些数据存储在文本文件中的感知和实际好处相比，这是一项必须权衡的成本。@dorkitude:编写自己的解析器未免有些过头了，没错。但对于许多可行的数据格式选择，标准库中有解析器和序列化器，而对于其他库，则有广泛使用和维护的开放源代码库。初始化代码的解析开销应该是可以忽略的。@delnan：你是对的，但这并不意味着它应该作为一个选项被单方面放弃。我还想指出，JSON并不比Python的原语更方便（事实上，我认为它不太方便，因为它后面有逗号）。最后，对数据使用Python还有一个额外的好处，那就是在编译时而不是运行时捕获数据格式错误。@dorkitude:但我不是说不应该考虑它。我只是在扮演“魔鬼代言人”的角色，揭穿薄弱的论点。@dorkitude：“最后，对数据使用Python还有一个额外的好处，那就是在编译时而不是运行时捕获数据格式错误。”在这种情况下，这并不是一个真正的好处，因为要么模块的编译时间与配置文件的解析时间基本相同，要么用户的生活变得更加复杂——也就是说，在以前没有编译时间的情况下，我们增加了编译时间的概念：）这是真的。在模块主体中初始化数据的好处在于，您可以在以后随意更改它——比如读取（可能解析）外部文件，而不是像OP在他的示例中那样使用Python文本。另一个特点是，这只会在模块第一次升级时自动发生。@martineau:interest perspective。我认为在导入时读取文件是不可能的！唯一的问题是尺寸。我做了一次，创建了一个包含42000行代码的模块。导入有点慢。但一旦进口，它就运行得非常快。它有一个非常简单的API<代码>导入_big_数据集；_big_dataset.lookup[some_key]@Ned Batchelder:您反对在导入时读取文件的具体理由是什么？@S.Lott:第一次导入模块后，该模块是否会转换为.pyc文件（并且以后再次导入时不需要再次读取所有42K行）？