为数据分析而设计的流水线框架，但对于其他应用程序是有用的
pyPipelineStream的Python项目详细描述
python的流水线框架。开发人员可以创建节点并将它们链接在一起以创建管道。
扩展```node``的类必须实现``run``方法，只要有新数据可用，就会调用该方法。
一个简单的例子
``python
来自pypipelining导入节点，pipeline
class generate（节点）：
def setup（self）：
self.pos=0
self.emit（self.pos）
self.pos=self.pos+1
否则：
self.close（）
class square（node）：
def run（self，data）：
self.emit（data**2）
pipeline=pipeline（generate（“gen”，size=10）square（“square”））
print（pipeline）
pipeline.run（）
`````
nodes还可以指定一个批大小，该批大小指示应向节点推送多少数据。
例如，在前面的示例的基础上。在这种情况下，在nodes`` setup``方法中指定了``批处理大小``'。或者，也可以在创建节点时设置（例如`` printer（“print”，batch-size=5）```）
`` python
类打印机（节点）：
def setup（self）：
self.batch-size=node.batch-size=all
def run（self，data）：
print（data）
pipeline=pipeline（generate（“gen”，大小=10）正方形（“正方形”）打印机（“打印”））
打印（管道）
管道.run（）
```
扩展```node``的类必须实现``run``方法，只要有新数据可用，就会调用该方法。
一个简单的例子
``python
来自pypipelining导入节点，pipeline
class generate（节点）：
def setup（self）：
self.pos=0
self.emit（self.pos）
self.pos=self.pos+1
否则：
self.close（）
class square（node）：
def run（self，data）：
self.emit（data**2）
pipeline=pipeline（generate（“gen”，size=10）square（“square”））
print（pipeline）
pipeline.run（）
`````
nodes还可以指定一个批大小，该批大小指示应向节点推送多少数据。
例如，在前面的示例的基础上。在这种情况下，在nodes`` setup``方法中指定了``批处理大小``'。或者，也可以在创建节点时设置（例如`` printer（“print”，batch-size=5）```）
`` python
类打印机（节点）：
def setup（self）：
self.batch-size=node.batch-size=all
def run（self，data）：
print（data）
pipeline=pipeline（generate（“gen”，大小=10）正方形（“正方形”）打印机（“打印”））
打印（管道）
管道.run（）
```
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