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  • //调用该方法时block可赋值为空[self testMethod:nil]; - (void)testMethod:(void(^ __nullable)(void))handle; //参数为空 - (void)testMethod2:(NSString *__nullable)str;
    //调用该方法时block可赋值为空[self testMethod:nil];
    - (void)testMethod:(void(^ __nullable)(void))handle;
    
    //参数可为空
    - (void)testMethod2:(NSString *__nullable)str;

     

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  • 将函数参数设置 None,在python中,可变函数参数不输入为空的时候,应该用None代替不输入的真空。 示例代码: def Kong(None): pass

    将函数参数设置为 None,在python中,可变函数参数不输入为空的时候,应该用None代替不输入的真空。

    示例代码:

    def Kong(None):
    	pass
    
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  • 效果:Spring Data JPA根据接口方法传入的值是否为空判断是否执行限定查询语句。 情景:最近在做项目的时候遇到一个问题,项目有一个 停车场表 ParkingLotsEntity,一个停车场产品表 FixedValidityTermEntity,现有...

    效果:Spring Data JPA根据接口方法传入的值是否为空判断是否执行限定查询语句。

    情景:最近在做项目的时候遇到一个问题,项目有一个 停车场表  ParkingLotsEntity,一个停车场产品表 FixedValidityTermEntity,现有一个方法 findAllByParkingLotId(String parkingLotId) 想根据传入的停车场id的值parkingLotId来查询对应的停车场产品,并且关联停车场表显示停车场的名称。parkingLotId为空则返回全部结果,不为空则返回部分结果。

    //第一种方式,使用nativeQuery = true    
    @Query(value = "SELECT fixed,park.parkName AS parkName FROM FixedValidityTermEntity fixed " +
                "LEFT JOIN ParkingLotsEntity park ON fixed.parkingLotId = park.id " +
               "WHERE IF(:parkingLotId IS NOT NULL ,fixed.parkingLotId = :parkingLotId ,1 = 1 ) ",nativeQuery = true)
        List<Object> findAllByParkingLotId(String parkingLotId);
    
    //第二种方式
    @Query(value = "SELECT fixed,park.parkName AS parkName FROM FixedValidityTermEntity fixed " + "LEFT JOIN ParkingLotsEntity park ON fixed.parkingLotId = park.id " +
                "WHERE 1=1 AND (:parkingLotId IS NULL OR :parkingLotId = '' OR fixed.parkingLotId = :parkingLotId ) ")
        List<Object> findAllByParkingLotId(String parkingLotId);

     

     
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  • 这两天遇到函数默认参数的bug,在互联网上好好总结了一下: 如非特别说明,下文均基于Python3 一、默认参数 python为了简化函数的调用,提供了默认参数机制: def pow(x, n = 2): r = 1 while n > 0: r *= ...

    这两天遇到函数默认参数的bug,在互联网上好好总结了一下:

    如非特别说明,下文均基于Python3

    一、默认参数

    python为了简化函数的调用,提供了默认参数机制:

        def pow(x, n = 2):
         
            r = 1
            while n > 0:
                r *= x
                n -= 1
            return r
    

    这样在调用pow函数时,就可以省略最后一个参数不写:

    print(pow(5)) # output: 25
    

    在定义有默认参数的函数时,需要注意以下:

    1. 必选参数必须在前面,默认参数在后;
    2. 设置何种参数为默认参数?一般来说,将参数值变化小的设置为默认参数。

    例如python内建函数:

    print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
    

    函数签名可以看出,使用print(‘hello python’)这样的简单调用的打印语句,实际上传入了许多默认值,默认参数使得函数的调用变得非常简单。

    二、List作为默认参数的一个坑?

    引用一个官方的经典示例地址 :

        def bad_append(new_item, a_list=[]):
            a_list.append(new_item)
            return a_list
         
        print(bad_append('1'))
        print(bad_append('2'))
    

    这个示例并没有按照预期打印:

        ['1']
        ['2']
    

    而是打印了:

        ['1']
        ['1', '2']
    

    其实这个错误问题不在默认参数上,而是我们对于及默认参数的初始化的理解有误。

    三、函数初始化

    按照Python哲学:一切皆对象

    函数也是一个对象,如下示例:

        import types
         
        def test():
            pass
         
        print(type(test)) # <class 'function'>
        print(isinstance(test, types.FunctionType)) # True
    

    如此,函数就是类types.FunctionType或者其子类的实例对象。那么对象必然有其初始化的时候,一般来说,解释器在读到函数末尾时完成函数实例的初始化。初始化后,就有了函数名到函数对象这样一个映射关系,可以通过函数名访问到函数对象了,并且,函数的一切属性也确定下来,包括所需的参数,默认参数的值。因此每次调用函数时,默认参数值是相同的(如果有默认参数)。

    我们以一个直观的例子来说明:

        import datetime as dt
        from time import sleep
         
         
        def log_time(msg, time=dt.datetime.now()):
         
            sleep(1) # 线程暂停一秒
            print("%s: %s" % (time.isoformat(), msg))
         
        log_time('msg 1')
        log_time('msg 2')
        log_time('msg 3')
    

    运行这个程序,得到的输出是:

        2017-05-17T12:23:46.327258: msg 1
        2017-05-17T12:23:46.327258: msg 2
        2017-05-17T12:23:46.327258: msg 3
    

    即使使用了sleep(1)让线程暂停一秒,排除了程序执行很快的因素。输出中三次调用打印出的时间还是相同的,即三次调用中默认参数time的值是相同的。

    上面的示例或许还不能完全说明问题,以下通过观察默认参数的内存地址的方式来说明。

    首先需要了解内建函数id(object) :

    id(object)
    Return the “identity” of an object. This is an integer which is guaranteed to be unique and constant for this object during its lifetime. Two objects with non-overlapping lifetimes may have the same id() value.
    CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.

    即id(object)函数返回一个对象的唯一标识。这个标识是一个在对象的生命周期期间保证唯一并且不变的整数。在重叠的生命周期中,两个对象可能有相同的id值。
    在CPython解释器实现中,id(object)的值为对象的内存地址。

    如下示例使用id(object)函数清楚说明了问题:

        def bad_append(new_item, a_list=[]):
            
            print('address of a_list:', id(a_list))
            a_list.append(new_item)
            return a_list
         
        print(bad_append('1'))
        print(bad_append('2'))
    

    output:

        address of a_list: 31128072
        ['1']
        address of a_list: 31128072
        ['1', '2']
    

    两次调用bad_append,默认参数a_list的地址是相同的。
    而且a_list是可变对象,使用append方法添加新元素并不会造成list对象的重新创建,地址的重新分配。这样,‘恰好’就在默认参数指向的地址处修改了对象,下一次调用再次使用这个地址时,就可以看到上一次的修改了。

    那么,出现上述的输出就不奇怪了,因为它们本来就是指向同一内存地址。

    四、可变与不可变

    当默认参数指向可变类型对象和不可变类型对象时,会表现出不同的行为。

    可变默认参数 的表现就像上诉示例一样。

    不可变默认参数
    首先看一个示例:

        def immutable_test(i = 1):
            print('before operation, address of i', id(i))
            i += 1
            print('after operation, address of i', id(i))
            return i
            
        print(immutable_test())
        print(immutable_test())
    

    Output:

        before operation, address of i 1470514832
        after operation, address of i 1470514848
        2
        before operation, address of i 1470514832
        after operation, address of i 1470514848
        2
    

    很明显,第二次调用时默认参数i的值不会受第一次调用的影响。因为i指向的是不可变对象,对i的操作会造成内存重新分配,对象重新创建,那么函数中i += 1之后名字i指向了另外的地址;根据默认参数的规则,下次调用时,i指向的地址还是函数定义时赋予的地址,这个地址的值1并没有被改变。

    其实,可变默认参数和不可变默认参数放在这里讨论并没太大的价值,就像其他语言中所谓的值传递还是引用传递一样,不只会对默认参数造成影响。

    五、最佳实践

    不可变的默认参数的多次调用不会造成任何影响,可变默认参数的多次调用的结果不符合预期。那么在使用可变默认参数时,就不能只在函数定义时初始化一次,而应该在每次调用时初始化。

    最佳实践是定义函数时指定可变默认参数的值为None,在函数体内部重新绑定默认参数的值。 以下是对上面的两个可变默认参数示例最佳实践的应用:

        def good_append(new_item, a_list = None):
         
            if a_list is None:
                a_list = []
         
            a_list.append(new_item)
            return a_list
         
        print(good_append('1'))
        print(good_append('2'))
        print(good_append('c', ['a', 'b']))
    
        import datetime as dt
        from time import sleep
         
        def log_time(msg, time = None):
         
            if time is None:
                time = dt.datetime.now()
         
            sleep(1)
            print("%s: %s" % (time.isoformat(), msg))
         
        log_time('msg 1')
        log_time('msg 2')
        log_time('msg 3')
    

    原文链接:https://blog.csdn.net/xun527/article/details/80658773

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