pipe并不是Python內置的庫，如果你安裝了easy_install，直接可以安裝它，否則你需要自己下載它：http://pypi.python.org/pypi/pipe

之所以要介紹這個庫，是因為它向我們展示了一種很有新意的使用迭代器和生成器的方式：流。pipe將可迭代的數據看成是流，類似于linux，pipe使用'|'傳遞數據流，并且定義了一系列的“流處理”函數用于接受并處理數據流，并最終再次輸出數據流或者是將數據流歸納得到一個結果。我們來看一些例子。

第一個，非常簡單的，使用add求和：

[python]

>>> from pipe import *

>>> range(5) | add

10

求偶數和需要使用到where，作用類似于內建函數filter，過濾出符合條件的元素：

[python]

>>> range(5) | where(lambda x: x % 2 == 0) | add

6

還記得我們定義的斐波那契數列生成器嗎？求出數列中所有小于10000的偶數和需要用到take_while，與itertools的同名函數有類似的功能，截取元素直到條件不成立：

def fibonacci():

a=b=1

yield a

yield b

while True:

a, b = b, a+b

yield b

[python]>>> fib = fibonacci

>>> fib() | where(lambda x: x % 2 == 0)

... | take_while(lambda x: x < 10000)

... | add

3382

需要對元素應用某個函數可以使用select，作用類似于內建函數map；需要得到一個列表，可以使用as_list：

[python]

>>> fib() | select(lambda x: x ** 2) | take_while(lambda x: x < 100) | as_list

[1, 1, 4, 9, 25, 64]

pipe中還包括了更多的流處理函數。你甚至可以自己定義流處理函數，只需要定義一個生成器函數并加上修飾器Pipe。如下定義了一個獲取元素直到索引不符合條件的流處理函數：

[python]

>>> @Pipe

... def take_while_idx(iterable, predicate):

... for idx, x in enumerate(iterable):

... if predicate(idx): yield x

... else: return

...

使用這個流處理函數獲取fib的前10個數字：

[python]

>>> fib() | take_while_idx(lambda x: x < 10) | as_list

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

更多的函數就不在這里介紹了，你可以查看pipe的源文件，總共600行不到的文件其中有300行是文檔，文檔中包含了大量的示例。

pipe實現起來非常簡單，使用Pipe裝飾器，將普通的生成器函數(或者返回迭代器的函數)代理在一個實現了__ror__方法的普通類實例上即可，但是這種思路真的很有趣。

一道面試題：

讀取文件，統計文件中每個單詞出現的次數，然后按照次數高低排序。

本來蠻平淡無奇的一題，但一跟剛剛介紹的 Pipe 結合起來，就有意思了，這類數據流的處理，相當適合用 Pipe 來處理，花了點時間，寫代碼如下：

[('request', 91), ('POST', 81), ('and', 38), ('u', 36), ('if', 33),

('in', 32), ('team', 29), ('line', 23), ('objects', 20), ('gcmgroups',

16), ('get', 14), ('import', 14), ('save', 13), ('str', 12), ('0', 11),

('1', 11), ('i', 11), ('False', 10), ('GcwGroups', 9), ('from', 9),

('group_name', 9), ('path', 9), ('team_groups', 9), ('add', 8), ('else',

8), ('extra_context', 8), ('form2', 8), ('return', 8), ('Area', 7),

('baoming', 7), ('cname', 7), ('cname1', 7), ('cname2', 7), ('form1',

7), ('mysql_cur',

7), ('8', 6), ('gender', 6), ('is_del', 6), ('time', 6), ('user', 6),

('20', 5), ('7', 5), ('def', 5), ('depth', 5), ('for', 5), ('gcwteam',

5), ('radio1', 5), ('13', 4), ('16', 4), ('2', 4), ('2013', 4), ('5',

4)]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python pipe_python pipe模块用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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