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ここに、パラメーターと入力を受け取り、連立一次方程式を解くWebフォームベースのマクロ経済モデルがあります。

webapp2ハンドラー：

class Islm(webapp2.RequestHandler):
    def get(self):
        a = self.request.get('a')
        b = self.request.get('b')
        c = self.request.get('c')
        d = self.request.get('d')
        A = self.request.get('A')
        G = self.request.get('G')
        T = self.request.get('T')
        M = self.request.get('M')
        P = self.request.get('P')

        template_values = {
            'url': url,
            'url_linktext': url_linktext,
            'a': a,
            'b': b,
            'c': c,
            'd': d,
            'A': A,
            'G': G,
            'T': T,
            'M': M,
            'P': P
            }

        if a: # need to change to have a better validation test.
            kwargs = {'a': float(a),
                      'b': float(b),
                      'c': float(c),
                      'd': float(d),
                      'A': float(A),
                      'G': float(G),
                      'T': float(T),
                      'M': float(M),
                      'P': float(P)
                      }
            Y, E, r = islm(**kwargs)
            template_values['Y'] = float(Y)
            template_values['E'] = float(E)
            template_values['r'] = float(r)
        else:
            pre_solve = 'ENTER VALUES'
            template_values['Y'] = pre_solve
            template_values['E'] = pre_solve
            template_values['r'] = pre_solve

        template = jinja_environment.get_template('islm.html')
        self.response.out.write(template.render(template_values))

ソルバー：

import numpy as np


def islm(**kwargs):

    a = kwargs['a']
    b = kwargs['b']
    c = kwargs['c']
    d = kwargs['d']
    A = kwargs['A']
    G = kwargs['G']
    T = kwargs['T']
    M = kwargs['M']
    P = kwargs['P']

    matrix_a = np.matrix([[1,-1,0],
                          [-1*a,1,b],
                          [c,0,-1*d]],
                         dtype=float)

    matrix_b = np.matrix([[0, 1, 0, 0],
                          [1, 0, -1*a, 0],
                          [0, 0, 0, 1/P]],
                         dtype=float)

    matrix_c = np.matrix([[A],
                          [G],
                          [T],
                          [M]],
                         dtype=float)

    return np.dot(np.linalg.inv(matrix_a), np.dot(matrix_b, matrix_c))

私はこのコードが嫌なことを知っています、私は各パラメータに対して以下を行うために必要なDRYを排除する方法がわかりません：

  1. httpGET送信からパラメーター値を取得します。
  2. テンプレート値ディクショナリに送信します。
  3. 値がある場合は、それをfloatに変換して、numpyがそれをどう処理するかを認識できるようにします。
  4. ソルバー関数のスコープ内のパラメーターを取得します。

ありがとう。

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すべての入力と出力のタプルを作成することから始めることができます。

input_vars = ('a', 'b', 'c', 'd', 'A', 'G', 'T', 'M', 'P')
output_vars = ('Y', 'E', 'r')

また、いくつかの値を残しtemplate_valuesて、残りを動的に設定することもできます。

template_values = {
    'url': url,
    'url_linktext': url_linktext,
}

kwargsこれで、動的に作成して埋めることができますtemplate_values。

kwargs = {}
complete = True
for var in input_vars:
    template_values[var] = self.request.get(var)
    if var in self.request:
        try:
            kwargs[var] = float(self.request[var])
        except ValueError:
            # not a number
            complete = False
    else:
        # not provided
        complete = False

ここには、変数もありますcomplete。すべてが提供され、floatとして正常に解析された場合、completeはになりますTrue。何かが提供されなかった場合、またはフロートとして解析できなかった場合は、completeになりますFalse。

これで、ソルバーを実行できます。

if complete:
    output = islm(**kwargs)
    for var, value in zip(output_vars, output):
        template_values[var] = value
else:
    for var in output_vars:
        template_values[var] = 'ENTER VALUES'

ここで、完了したら、ソルバーを実行してから、出力値をに入れることができますtemplate_values。それ以外の場合は、各テンプレート変数をに設定するだけです'ENTER VALUES'。

**kwargsソルバーに関しては、議論する必要はありません。これを行うだけです：

def islm(a, b, c, d, A, G, T, M, P):
    matrix_a = # ...
    # ...
    return np.dot( # ...
于 2011-12-31T01:02:47.970 に答える