[Kontestator]

Jak jest lepiej?
A:
with open('loss.csv', 'rb') as csvfile:
data = [row[1:] for row in csv.reader(csvfile, delimiter='\t')][1:]
data = [filter(None, sublist) for sublist in data]
data = [map(float, sublist) for sublist in data]
B:
with open('loss.csv', 'rb') as csvfile:
data = [map(float, filter(None, row[1:])) for row in csv.reader(csvfile, delimiter='\t')][1:]

Generalnie jak się da to zbijać do jednej linii, czy może rozbijać wszystko na poszczególne kroki? Wolałbym sobie od początku wyrabiać dobre nawyki.
#naukaprogramowania #programowanie #python

[SebixBezKaryny]

@Kontestator: ja bym wybrał b.

[Kontestator]

@SebixBezKaryny: Też wolę B, ale lepiej poznać opinię ludzi, którzy pracują na co dzień z kodem.

[legolass]

@Kontestator: @SebixBezKaryny:

Z tego co wiem zalecane jest używanie list comprehension zamiast map i filter.

[ [float(d) for d in row[1:] if d is not None] for row in csv.reader(csvfile, delimiter='\t')][1:]

[gofr]

@Kontestator: odpowiadając ogólnie - PEP 20


B nie jest zgodny z PEP8.

@legolass: nie byłbym tak radykalny. Polecam http://stackoverflow.com/questions/1247486/python-list-comprehension-vs-map

[molski]

@Kontestator: Osobiście ani A, ani B. Nie A, bo nadpisywanie tej samej zmiennej kilka razy nie wygląda zbyt ładnie. Nie B, bo ciężko się takie coś czyta. I trochę tak niekonsekwentnie mieszać listy składane oraz filter/map w jednej instrukcji.

Osobiście skłaniałbym się w kierunku czegoś takiego (kropki to oczywiście spacje):

data = [
....[
........float(item)
........for item in row[1:]
........if item
....]
....for row in csv.reader(csvfile, delimiter='\t')
][1:]

Próbowałem się przekonać

[molski]

I btw to [1:] na końcu tych instrukcji powinno się dać spokojnie przenieść tuż za koniec wywołania csv.reader zamiast robić to pod sam koniec.

[l.....i]

with open('loss.csv', 'rb') as csvfile:
...reader = csv.reader(csvfile)
...reader.next()
...rows = (row[1:] for row in reader(csvfile, delimiter='\t'))
...filtered = (filter(None, sublist) for sublist in rows)
...converted = (map(float, sublist) for sublist in filtered)

Polecam slajdy z prezentacji: http://www.dabeaz.com/generators/Generators.pdf

[Kontestator]

@legolass: Idąc tym tropem to chyba wystaczy:

[ [float(d) for d in row[1:] if d] for row in csv.reader(csvfile, delimiter='\t')][1:]

d przyjmuje w if wartość True jeśli jest "niepuste", tak jak u @molski:
@gofr: @luzny_lori: Dzięki za odpowiedzi.
Podsumowując: czytelność >> zwięzłość?

[l.....i]

Podsumowując: czytelność >> zwięzłość?

@Kontestator: wychodzę z założenia że ktoś mój kod będzie czytał i nie musi to być osoba oblatana w pythonie, niemniej jednak moje rozwiązanie niewiele różni się formą od Twojego pierwowzoru głównie dlatego, że bardzo ładnie podpadło pod "generators pipeline" z linka powyżej (tl;dr - slajdy 1-35 - 1-42) - koncepcja świetna, warto było wspomnieć.
pominąłem kompletnie co tam robiłeś tymi mapami i filterami, nie znam formatu danych

[legolass]

@Kontestator: w tym wypadku wystarczy, ale jeśli d byłoby równe 0 (cyfra a nie znak) to wtedy zostałoby ignorowane.

[Kontestator]

@legolass: Akurat danymi wyjściowymi z csv.reader są stringi, dlatego potem każdą zawartość 'liczba' przerabiam na float. Więc gdy mam w wejściowym pliku zera, to po tym odsiewie nie są usuwane tylko zostaje 0.0

[Kontestator]

I btw to [1:] na końcu tych instrukcji powinno się dać spokojnie przenieść tuż za koniec wywołania csv.reader zamiast robić to pod sam koniec.

@molski: to działa, ale trzeba dodać list(), wtedy wygląda to tak:

data = [[float(d) for d in row[1:] if d] for row in list(csv.reader(csvfile, delimiter='\t'))[1:]]

bez tego list() się wykrzacza. Zawsze to się przetwarza jedną linię mniej, także dobra uwaga.

[l.....i]

bez tego list() się wykrzacza

@Kontestator: właśnie dlatego powinieneś poczytać czym jest iterator. a wykrzacza się bo obrabiasz cały plik, włącznie z pierwszą linią, która w Twoim przypadku najwyraźniej zawiera deklarację nazw pól (raczej nic "floatowalnego") - u mnie sprawę załatwiło reader.next()

[Kontestator]

@luzny_lori: Dokładny błąd jest taki:
data = [[float(d) for d in row[1:] if d] for row in csv.reader(csvfile, delimiter='\t')[1:]]
TypeError: 'csv.reader' object has no attribute 'getitem_'
Czyli po prostu nie na wszystko co można iterować działa slice. Inny przykład to dictionary.

[legolass]

@Kontestator:
Zrób tak:

reader = csv.reader(csvfile, delimiter='\t')

reader.next()

data = [[float(d) for d in row[1:] if d] for row in reader]

Nie będziesz całego pliku do pamięci ładował.

[gofr]

@Kontestator: czytelność nie wyklucza zwięzłości. Z tych dwóch opcji wybrałbym B z uwzględnieniem poprawy błędów PEP8.