Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование оператора минус | со списками ключевых слов

Я пытаюсь определить функцию, в которой я указываю часть списка ключевых слов, а затем сопоставляю оставшиеся параметры как хвост.

def my_func(foo: 22, bar: 42 | baz) do
  IO.inspect(baz)
end

my_func(foo: 22, bar: 42, another_arg: 11, even_more_args: 12)

и идея состоит в том, чтобы baz был списком ключевых слов, содержащим [another_arg: 11, even_more_args: 12]

Это не компилируется, выдавая следующую ошибку:

неуместный оператор |/2

| оператор обычно используется между скобками как оператор минус:

[голова | хвост]

Однако я могу сопоставить список ключевых слов с образцом, используя следующее:

def my_func([{:foo, 22}, {:bar, 42} | baz]) do
end

Поскольку ключевые слова являются семантическим сахаром для списков кортежей, мне непонятно, почему работает последний синтаксис, а не первый. Есть ли какой-то синтаксис, которого мне не хватает, чтобы использовать | с ключевыми словами?

elixir
21.12.2020

  • Возможно, лучший ответ — использовать карту %{}, так как она имеет гораздо лучшую семантику по сравнению с частичным совпадением сигнатур функций, но хотелось бы услышать, существуют ли какие-либо варианты для списков ключевых слов. 21.12.2020
  • списки сохраняют порядок, а карты - нет, если вас не волнует порядок элементов, вы должны использовать карту. 21.12.2020

Ответы:


1

Это происходит потому, что синтаксис списка ключевых слов действителен только в контексте списка, что означает, что такой синтаксис недействителен:

iex> test = foo: 22
** (SyntaxError) iex:8:8: syntax error before: foo

Но это действительно:

iex> test = [foo: 22]
[foo: 22]
def my_func([[foo: 22], [bar: 42] | baz]) do
end

Конечно, предыдущий синтаксис не подходит, так как он будет создавать вложенные списки, однако вы не можете использовать ключевые слова без списка, поэтому вам нужно явно записать его как кортеж.

Я бы рекомендовал использовать оператор ++/2:

def my_func([foo: 22, bar: 42] ++ rest) do
  IO.inspect(rest)
end
21.12.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..