Python 's builtin min/max is evil

[workwonder]

最近频繁被 Python 内建的 min 函数坑害，该函数接受两种调用方式: min(a, b, ...) 和 min([a, b, ...])，然后加上其内部容错一点都没有，一不小心就跑挂了，比如参数中有 None，参数为空等 “意外” 情形。鉴于最近多次受灾，我实现了其安全替代： https://gist.github.com/wonderbeyond/fdd874f37d86534f23109f153cb671a2 （自带 doctest ）

[xujinkai]

早报错，早发现，早治疗

[workwonder]

> 不符合 min/max 逻辑的使用方式就应该报错而不应该过度包装

@n2ex2 我觉得是否符合逻辑得看场景，比如当我们说 世界首富 的时候考虑到了财富未被统计(p.wealth=None)的人了吗？
我的某些 task.start=None 在系统里面是正常的；我取 `min(t.start for t in tasks)` 的结果作为 project.start 也是既定规则； tasks 是空列表也是正常的，表示没有任务，那么我让 `min([])` 返回 None 表示没有结果也是符合预期的。
所以我觉得我没有过度扭曲 min/max 的语义。

[workwonder]

> 我觉得我会这样写：min(t.start for t in tasks if t.started)

@dawncold 这样并没有覆盖所有 corner case 呀！你应该没注意看问题。你试试：

>>> min(x for x in [None] if x)
ValueError: min() arg is an empty sequence

[n2ex2]

@workwonder 既然是看场景的问题，那就不应该写进基础的函数，你有需求自己改。

[workwonder]

@n2ex2 确实，我实现的 min/max 替代跟我的场景比较契合。
但我觉得更大范围用于一般场景也没啥问题（这里的语义是取最大最小值，至于数据校验并不是该函数的语义，忽略掉 None 也没关系），你可以看作是 API 风格问题，换个语言的标准库，表现风格都差别很大吧。

[dawncold]

@workwonder 我觉得在执行 min(t.start for t in tasks if t.started)之前你应该判断 tasks 是否为空

[workwonder]

@dawncold 完全可以，只是在我的场景里面 min 用的比较多，需要判断的也比较多，最近多次意外挂掉。才搞了个包办的 min/max 实现。

[dawncold]

@workwonder 哦，可能模型有些问题？ bad smell

[workwonder]

对了，我想额外补充一句，我的场景里面要跟其它子系统对接的，我完全没有对其**数据校验**的需要，也完全没有**尽早报错**的考虑，我能提取到需要的属性则提取之，提出不到就设置为 None，然后我这边继续运行我的。

[SuperMild]

@workwonder 标准库肯定要及早报错的，如果标准库按你那个思路来，才是坑。报错了怎么处理都有自由，不报错让不同需求的人咋办啊。

[xrlin]

这只是你的需求，None 本就不应该和数值类型比较，抛出异常才是最常见最保险的做法。

[e9e499d78f]

提前 filter 一下就可以了

[lrxiao]

ignore None 还叫 安 全 替 代 ...

[xiaket]

min 只负责判断大小，类型处理还是在接收数据的时候搞清楚吧

[billgreen1]

@workwonder None 是空值，不是未知值。缺失值我刚才说了是 float("nan"), 是数值类型。而且我觉得不要相信来自别人的输入是第一要义。

[workwonder]

@billgreen1 你不觉得 float('inf/nan') 是种很晦暗东西吗，我就当不认识它们，也几乎没见人用过，过于奇怪，比如为啥没有 int 类型的等价物。
用 None 表示未知(没有设置)我觉得没毛病，而且类型无关。

[billgreen1]

@workwonder 能解决问题就好，不用在这上面纠结。多接触自己不了解的东西，觉得 xx 是很灰暗的东西，就当不认识它们，个人感觉这样不好，有点鸵鸟把头埋进沙子里，就当危险不存在一样。

不过我发现了一个问题是自带的 min 真不好用。numpy 里面的 min:
np.min([1,2,np.nan]) ---> nan
np.min([np.nan, 1,2])---> nan

但是自带的 min

min([np.nan, 1, 2]) ---> nan

min([1,2,np.nan]) ---> 1

这里面出现了不一致

[workwonder]

@xiaket 赞同，我就是这个意思。而且我确实不关心里面是否有 None，或者去掉 None 之后是否只剩空列表。

[lrxiao]

@billgreen1 因为 IEEE754 说了因为 NaN 本身没有序 除非-NaN +NaN 比较 不知道 numpy 什么意思

[workwonder]

@lrxiao 我不仅 ignore none，还忽略了空参数。
我觉得挺安全。min 能接受任意长度的序列，空序列除外。我在序列为空时返回 None 是自我保护。此时请不要再说数据校验的事儿(很多人在纠结)，这里只比大小，逻辑既然走到这，说明这些情况是合理的。