一日一技：警告但不禁止，遗留代码的优化策略

发表于 2023-11-14 更新于 2024-11-12 阅读次数：本文字数： 739 阅读时长 ≈ 2 分钟

在之前的多篇文章中，我都反复告诫大家，不要滥用字典来传大量数据。因为当你的函数收到一个字典的时候，你根本不知道这个字典里面有哪些Key，你必须有一层一层往上看，找到所有尝试往字典里面添加新Key的地方，你才能知道它总共有哪些Key。

但是，在正常公司项目中，我们可能会需要维护一些历史遗留代码。代码规模大，函数调用层级非常深。并且之前的人已经使用字典来传递了大量的数据。

短时间内，我们没有办法直接把字典改成Dataclass。那么我们能做的，就是尽量避免后续的维护者往里面加入新的Key。我以前遇到过一个项目，它有一个字典，刚刚开始初始化的时候，只有5个Key。这个字典作为参数被传入了很多个函数，每个函数都会往它里面加很多个Key。到最后，这个字典里面已经有40多个Key了。

对历史遗留代码的修改，必须要谨小慎微，稍不注意改错一行代码，可能整个系统就不能工作了。因此，我们的目标是尽量在不影响现有代码功能的情况下，以警告而不是禁止的形式告诉其他开发者，不要再加Key进去了。如果你强行要加入，代码也能运行，但出问题你要自己负责。

我们知道，Python 的类型标注正好就是警告但不禁止。当你的类型有问题时，他会告诉你这里有错，但你强行要运行，代码也能正常工作。

对于字典，我们可以使用TypedDict来限制它能有哪些Key。我们来看一段代码：

from typing import TypedDict  
  
  
class User(TypedDict):  
    name: str  
    age: int  
    address: str  
    salary: int  
  
  
kingname: User = {  
    'name': '青南',  
    'age': 18,  
    'address': '上海',  
    'salary': 9999999999  
}  
  
  
def test_dict(user: User):  
    print(user['name'])