面向人类的Python函数式编程。
nonion的Python项目详细描述
非离子
NOnion是一个提供函数式编程工具的Python包。它旨在消除嵌套函数调用，如z（g（f（x）），这些调用会提醒onion。在
安装
pip install nonion
教程
非离子包含两个主要概念：
- Function—一个anyPythonCallable的包装器
- Pipeline—一个anyPythonIterable的包装器。在
函数
为了创建函数，只需传递任何Callable：
^{pr2}$您还可以创建标识函数：
g=Function()
请注意，函数只接受一个值并返回一个值。在
撰写
定义为$（f\circ g）（x）=f（g（x））$的“函数组合”可以通过以下方式完成：
z=f@g# alternativelyz=f.compose(g)
您还可以多次使用compose：
z=f@g@f
与用函数包装每个Callable不同的是，您只能先包装firstCallable，其余部分使用compose。在
deff(x):returnx+1g=Function()@(lambdax:x*2)@fg(5)# returns 12
使用了@（at）运算符，因为它提醒$\circ$符号。在
然后
函数组合有时可能很难读懂，因为必须从右向左读。 为了获得更好的可读性，可以使用then。在
g=Function()/(lambdax:x*2)/fg(5)# returns 11# alternativelyg=Function().then(lambdax:x*2).then(f)g(5)# returns 11
使用了/（斜杠）运算符，因为它提醒用于管道的$（竖线）。在
呼叫
有时您希望在多次组合之后调用函数“inline”。在这种情况下，您可以使用：
(Function()/(lambdax:x*2)/f)(5)# returns 11
但这可能很难读懂。尤其是当你大部分时间都是通过兰姆达斯的时候。调用函数的更好方法是使用：
Function()/(lambdax:x*2)/f&5# returns 11
使用了&；（和号）运算符，因为它看起来类似于$（dollar），后者是Haskell运算符。在
星形（功能）
假设您定义了一个具有多个参数的函数，例如：
deff(x,y):returnx+y*x
你想用函数包装这个函数。在本例中，必须使用star。在
Function()@star(f)&(1,2)# returns 5
star只是使用Python *（star）运算符将参数传递给函数。在
foreach
您还可以按以下方式为某个Iterable中的每个值调用一个函数：
ys=Function()/(lambdax:x*2)/(lambdax:x+1)*range(5)foryinys:print(y)# 1# 3# 5# 7# 9#
使用了*（star）运算符，因为没有将Iterable传递给函数，而是将其内容作为Python*（star）运算符和采用*args的函数传递。在
管道
为了创建Pipeline，只需传递任何Iterable：
xs=Pipeline(range(5))# notation abuse, do not use that:xs=Function()/Pipeline&range(5)
您还可以创建一个空的管道：
xs=Pipeline()
{emm}简单地在emm}下传递
xs=Pipeline(range(2))forxinxs:print(x)# 1# 2## perfectly fine, because range(x) returns a special objectforxinxs:print(x)# 1# 2#xs=Pipeline(xforxinrange(2))forxinxs:print(x)# 1# 2## xs already exhaustedforxinxs:print(x)
地图
map允许您对Pipeline的每个值调用一个Callable，它接受一个值并返回一个值。在
ys=Pipeline(range(3))/(lambdax:x+1)/(lambdax:(x,x+1))/star(lambdax,y:x+y*x)foryinys:print(y)# 3# 8# 15## alternativelyys=Pipeline(range(3)).map(lambdax:x+1).map(lambdax:(x,x+1)).map(star(lambdax,y:x+y*x))
使用了/（斜杠）运算符，因为它提醒用于管道的$（竖线）。在
过滤器
filter允许您过滤Pipeline值。在
ys=Pipeline(range(3))%(lambdax:x>1)foryinys:print(y)# 2## alternativelyys=Pipeline(range(3)).filter(lambdax:x>1)
平面图
flatmap允许您调用一个Callable，它接受一个值并在Pipeline的每个值上返回一个Iterable，并将结果展平为单个Pipeline。在
ys=Pipeline(range(2))/(lambdax:x+1)*(lambdax:(x,x+1))foryinys:print(y)# 1# 2# 2# 3## alternativelyys=Pipeline(range(2)).map(lambdax:x+1).flatmap(lambdax:(x,x+1))
使用了*（star）运算符，因为直观地您使用的是Python*（star）运算符。在
应用
apply允许调用Callable，它接受一个Iterable，并返回一个Iterable。在
ys=Pipeline(range(2))/(lambdax:x+1)//tuple# internally Pipeline now has a tupleforyinys:print(y)# 1# 2## now multiple itertations is possibleforyinys:print(y)# 1# 2## alternativelyys=Pipeline(range(2)).map(lambdax:x+1).apply(tuple)
收集
{emm{emm>允许任何
ys=Pipeline(range(2))/(lambdax:x+1)>>tupleprint(ys)# (1, 2)## alternativelyys=Pipeline(range(2)).map(lambdax:x+1).collect(tuple)
foreach
foreach允许您对Pipeline的每个值调用一个Callable，它接受一个值。在
^{pr21}$- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
