Pipe——Python 的中缀语法库

赖勇浩（http://laiyonghao.com）

注：本文基本上是翻译这篇文章（http://dev-tricks.net/pipe-infix-syntax-for-python）。

通过 Pipe 模块，就能够使用 Python 用上中缀语法。

首先来看一下传统前缀语法的代码：

sum(select(where(take_while(fib(), lambda x: x < 1000000) lambda x: x % 2), lambda x: x * x))

很难读？再来看看中缀语法代码：

fib() | take_while(lambda x: x < 1000000) | where(lambda x: x % 2) | select(lambda x: x * x) | sum()

好读多了吧？

虽然 Pipe 基类的代码很少，但很强大，能够让你很容易写出 pipeable 函数哦。而且这个模块本身就带了超过 30 个已经写好的函数，比如 ‘where’, ‘group_by’, ‘sort’, ‘take_while’ …

如果想一下 Pipe，需要先安装，在命令行执行：

easy_install -U pipe

然后等着安装完成就行了。现在可以打开一个交互式 Shell，来试一下：

>>> from pipe import *>>> [1, 2, 3, 4, 5] | add15>>> [5, 4, 3, 2, 1] | sort[1, 2, 3, 4, 5]

很简单吧？如果有什么问题，可以随时 help(pipe) 一下，就可以看到完备的帮助了。

接下来我们展示一下组合两个或更多的 pipeable 函数：

>>> [1, 2, 3, 4, 5] | where(lambda x: x % 2) | concat'1, 3, 5'>>> [1, 2, 3, 4, 5] | where(lambda x: x % 2) | tail(2) | concat'3, 5'>>> [1, 2, 3, 4, 5] | where(lambda x: x % 2) | tail(2) | select(lambda x: x * x) | concat'9, 25'>>> [1, 2, 3, 4, 5] | where(lambda x: x % 2) | tail(2) | select(lambda x: x * x) | add34

因为 Pipe 是惰性求值的，所以我们完成可以弄一个无穷生成器而不用担心内存用完，比如：

>>> def fib():... x = 1... yield 1... y = 1... yield 1... while True:... x = x + y... yield x... y = x + y... yield y

现在让我们用 fib() 函数来完成一个 http://projecteuler.net 的第 2 题：

Find the sum of all the even-valued terms in Fibonacci which do not exceed four million.

>>> euler2 = fib() | where(lambda x: x % 2 == 0) | take_while(lambda x: x < 4000000) | add>>> assert euler2 == 4613732

怎么样？可读性强吧？漂亮不？

最后，我们来学习一下如何利用 @Pipe decorator 创建一个新的 pipeable 函数：

假定要创建一个函数 yield 它的输入的前 x 个元素

假定要创建一个函数能够用以 (1, 2, 3, 4, 5) | take(2) 语句来获取前两个元素

那么最初的实现可能是这样的：

def take(iterable, qte): for item in iterable: if qte > 0: qte -= 1 yield item else: return

现在，你只要把 @Pipe 盖在这个函数上头，这货就是 pipeable 函数了！

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鸣谢：

感谢 @yinhm 在 Twitter 上分享《Pipe: Infix syntax for Python》一文，让我知道还有这等神器。

感谢 @kyhpudding 在 Twitter 上分享他的 solo 模块，一个比 pipe 更奇幻的模块，希望我能理解清楚，能够跟大家介绍之。