私はこれについて何時間もヤクすることができましたが、それでも一般的なMatlab署名処理の良いゲシュタルトビューを持っていません。しかし、ここにいくつかのアドバイスがあります。
まず、入力タイプを検証するために自由放任主義のアプローチを取ります。発信者を信頼します。強い型のテストが本当に必要な場合は、Javaのような静的言語が必要です。Matlabのあらゆる場所で型の安全性を強化してみてください。そうすれば、LOCと実行時間のかなりの部分が、Matlabの多くのパワーと開発速度と引き換えにユーザーランドでの時間型テストと強制の実行に費やされることになります。 。私はこれを難しい方法で学びました。
APIシグニチャ（コマンドラインからではなく、他の関数から呼び出すことを目的とした関数）の場合、vararginの代わりに単一のArgs引数を使用することを検討してください。次に、varargin署名のコンマ区切りリストとの間で変換しなくても、複数の引数間で受け渡すことができます。Jonasが言うように、構造体は非常に便利です。構造体とn行2列の{name、value; ...}セルの間にも優れた同型性があり、関数内でそれらを変換して内部で使用したいものに変換する関数をいくつか設定できます。
function example(args)
%EXAMPLE
%
% Where args is a struct or {name,val;...} cell array
inputParserを使用する場合でも、これらの他の優れた例のように独自のname / valパーサーをロールする場合でも、name/valシグネチャを持つ関数の先頭から呼び出す別の標準関数にパッケージ化します。書き出すのに便利なデータ構造のデフォルト値リストを受け入れるようにすると、arg-parsing呼び出しは関数の署名宣言のようになり、読みやすくなり、ボイラープレートコードのコピーアンドペーストを回避できます。
解析呼び出しは次のようになります。
function out = my_example_function(varargin)
%MY_EXAMPLE_FUNCTION Example function
% No type handling
args = parsemyargs(varargin, {
'Stations' {'ORD','SFO','LGA'}
'Reading' 'Min Temp'
'FromDate' '1/1/2000'
'ToDate' today
'Units' 'deg. C'
});
fprintf('\nArgs:\n');
disp(args);
% With type handling
typed_args = parsemyargs(varargin, {
'Stations' {'ORD','SFO','LGA'} 'cellstr'
'Reading' 'Min Temp' []
'FromDate' '1/1/2000' 'datenum'
'ToDate' today 'datenum'
'Units' 'deg. C' []
});
fprintf('\nWith type handling:\n');
disp(typed_args);
% And now in your function body, you just reference stuff like
% args.Stations
% args.FromDate
そして、これが名前/値の解析をそのように実装する関数です。それをくり抜いて、inputParser、独自の型規則などに置き換えることができます。n行2列のセル規則は、読みやすいソースコードになると思います。それを維持することを検討してください。構造体は通常、受信コードで処理する方が便利ですが、n行2列のセルは式とリテラルを使用して作成する方が便利です。（構造体には、各行で「、...」の継続が必要であり、セル値が非スカラー構造体に拡張されないように保護する必要があります。）
function out = parsemyargs(args, defaults)
%PARSEMYARGS Arg parser helper
%
% out = parsemyargs(Args, Defaults)
%
% Parses name/value argument pairs.
%
% Args is what you pass your varargin in to. It may be
%
% ArgTypes is a list of argument names, default values, and optionally
% argument types for the inputs. It is an n-by-1, n-by-2 or n-by-3 cell in one
% of these forms forms:
% { Name; ... }
% { Name, DefaultValue; ... }
% { Name, DefaultValue, Type; ... }
% You may also pass a struct, which is converted to the first form, or a
% cell row vector containing name/value pairs as
% { Name,DefaultValue, Name,DefaultValue,... }
% Row vectors are only supported because it's unambiguous when the 2-d form
% has at most 3 columns. If there were more columns possible, I think you'd
% have to require the 2-d form because 4-element long vectors would be
% ambiguous as to whether they were on record, or two records with two
% columns omitted.
%
% Returns struct.
%
% This is slow - don't use name/value signatures functions that will called
% in tight loops.
args = structify(args);
defaults = parse_defaults(defaults);
% You could normalize case if you want to. I recommend you don't; it's a runtime cost
% and just one more potential source of inconsistency.
%[args,defaults] = normalize_case_somehow(args, defaults);
out = merge_args(args, defaults);
%%
function out = parse_defaults(x)
%PARSE_DEFAULTS Parse the default arg spec structure
%
% Returns n-by-3 cellrec in form {Name,DefaultValue,Type;...}.
if isstruct(x)
if ~isscalar(x)
error('struct defaults must be scalar');
end
x = [fieldnames(s) struct2cell(s)];
end
if ~iscell(x)
error('invalid defaults');
end
% Allow {name,val, name,val,...} row vectors
% Does not work for the general case of >3 columns in the 2-d form!
if size(x,1) == 1 && size(x,2) > 3
x = reshape(x, [numel(x)/2 2]);
end
% Fill in omitted columns
if size(x,2) < 2
x(:,2) = {[]}; % Make everything default to value []
end
if size(x,2) < 3
x(:,3) = {[]}; % No default type conversion
end
out = x;
%%
function out = structify(x)
%STRUCTIFY Convert a struct or name/value list or record list to struct
if isempty(x)
out = struct;
elseif iscell(x)
% Cells can be {name,val;...} or {name,val,...}
if (size(x,1) == 1) && size(x,2) > 2
% Reshape {name,val, name,val, ... } list to {name,val; ... }
x = reshape(x, [2 numel(x)/2]);
end
if size(x,2) ~= 2
error('Invalid args: cells must be n-by-2 {name,val;...} or vector {name,val,...} list');
end
% Convert {name,val, name,val, ...} list to struct
if ~iscellstr(x(:,1))
error('Invalid names in name/val argument list');
end
% Little trick for building structs from name/vals
% This protects cellstr arguments from expanding into nonscalar structs
x(:,2) = num2cell(x(:,2));
x = x';
x = x(:);
out = struct(x{:});
elseif isstruct(x)
if ~isscalar(x)
error('struct args must be scalar');
end
out = x;
end
%%
function out = merge_args(args, defaults)
out = structify(defaults(:,[1 2]));
% Apply user arguments
% You could normalize case if you wanted, but I avoid it because it's a
% runtime cost and one more chance for inconsistency.
names = fieldnames(args);
for i = 1:numel(names)
out.(names{i}) = args.(names{i});
end
% Check and convert types
for i = 1:size(defaults,1)
[name,defaultVal,type] = defaults{i,:};
if ~isempty(type)
out.(name) = needa(type, out.(name), type);
end
end
%%
function out = needa(type, value, name)
%NEEDA Check that a value is of a given type, and convert if needed
%
% out = needa(type, value)
% HACK to support common 'pseudotypes' that aren't real Matlab types
switch type
case 'cellstr'
isThatType = iscellstr(value);
case 'datenum'
isThatType = isnumeric(value);
otherwise
isThatType = isa(value, type);
end
if isThatType
out = value;
else
% Here you can auto-convert if you're feeling brave. Assumes that the
% conversion constructor form of all type names works.
% Unfortunately this ends up with bad results if you try converting
% between string and number (you get Unicode encoding/decoding). Use
% at your discretion.
% If you don't want to try autoconverting, just throw an error instead,
% with:
% error('Argument %s must be a %s; got a %s', name, type, class(value));
try
out = feval(type, value);
catch err
error('Failed converting argument %s from %s to %s: %s',...
name, class(value), type, err.message);
end
end
文字列とdatenumがMatlabのファーストクラスの型ではないのは非常に残念です。