了解toolz用例

Question

我正在学习一些函数式编程，并在看toolz。在我看来，compose、pipe、thread_first和thread iu last之间的区别似乎非常微妙或根本不存在。这些功能的预期不同用例是什么？在

Answer 1

• compose与thread_*和{}

  compose本质上是一个function compostion（∘）。它的主要目标是将不同的函数组合成可重用的块。应用程序的顺序与参数的顺序相反，因此compose(f, g, h)(x)是f(g(h(x)))（与（f∘g）（x）是f（g（x））。在

  thread_*和{}是关于使用可重用块来创建单个数据流的。只有延迟操作才能延迟执行，但块是固定的。应用程序的顺序与参数的顺序相同，因此pipe(x, f, g, h)是h(g(f(x)))。

• compose对thread_*。在

  {{cd2}不允许额外的参数。如果不使用curry，compose只能与一元函数一起使用。在

  相比之下，thread_可以与更高的实数函数一起使用，包括常用的高阶函数：

  thread_last(
      range(10),
      (map, lambda x: x + 1),
      (filter, lambda x: x % 2 == 0)
  )
  

  与compose相同的事情，您需要curry：

  ^{pr2}$

  或者

  from toolz import curried
  
  pipe(
      range(10), 
      curried.map(lambda x: x + 1), 
      curried.filter(lambda x: x % 2 == 0)
  )
  

• thread_first与thread_last。在

  thread_first将管道参数放在函数的第一个位置。在

  thread_last将管道参数放在函数的最后一个位置。在

  例如

  >>> from operator import pow
  >>> thread_last(3, (pow, 2))   # pow(2, 3)
  8
  >>> thread_first(3, (pow, 2))  # pow(3, 2)
  9
  

在实践中（忽略一些形式主义），这些函数通常是可互换的，尤其是与functools.partial/toolz.curry和一些{}表达式组合使用时，根据上下文的不同，使用一个比另一个更方便。在

例如，对于内置的高阶函数，如map或functools.reduce，thread_last是一个自然的选择。如果您想在多个地方重用一段代码，那么使用compose(h, g, f)，而不是添加函数包装器def fgh(x) pipe(x, f, g, h)。等等。在