1 简介
各人好我是费教师，一些比力熟悉 pandas 的读者伴侣应该经常会利用 query 、 eval 、 pipe 、 assign 等 pandas 的常用办法（相关常识详见我的 pandas 专题教程 / ），书写可读性很高的 「链式」数据阐发处置代码，从而愈加丝滑流利地组织代码逻辑。
但在原生 Python 中并没有供给类似 shell 中的管道操做符 | 、 R 中的管道操做符 %>% 等语法，也没有针对列表等数组构造的可停止链式书写的快速办法，譬如 java 中数组的 map 、 filter 、 some 、 every 等。
正所谓“尺度库不敷，三方库来凑”， Python 原生对链式写法撑持不到位不妨，我们能够利用一些简双方便且轻量的第三方库来协助我们在 Python 代码中大面积实现链式写法，今天的文章中费教师我就将带各人一路进修相关的常识技巧~
2 在Python *** 同pipe灵敏利用链式写法
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我们将利用到 pipe 那个第三方库，它不只内置了良多适用的 「管道操做函数」，还供给了将常规函数快速 「转换」为管道操做函数的办法，利用 pip install pipe 对其停止安拆即可。
pipe 的用法十分便利，类似 shell 中的管道操做：以你的数组变量为起点，利用操做符 | 跟尾 pipe 内置的各个常见管道操做函数，组拆起本身所需的计算步调即可，譬如，我们挑选输入数组中为偶数的，再求平方，就能够写做：
importpipe
list(
range( 10) |
pipe.filter( lambdax: x % 2== 0) |
pipe.select( lambdax: x ** 2)
因为 pipe 搭建的管道默认都是惰性运算的，间接产生的成果是生成器类型，所以上面的例子中我们最外层套上了 list 来获得现实计算成果，更文雅的体例是共同 pipe.Pipe ，将 list 也革新为管道操做函数：
frompipe importPipe
range( 10) |
pipe.filter( lambdax: x % 2== 0) |
pipe.select( lambdax: x ** 2) |
Pipe(list)
在上面的简单例子中我们利用到的 filter 、 select 等就是 pipe 中常见的管道操做函数，事实上 pipe 中的管道操做函数相当的丰硕，下面我们来展现此中一些常用的：
2.1 pipe中常用的管道操做函数2.1.1 利用traverse展平嵌套数组
若是你想要将肆意嵌套数组构造展平，能够利用 traverse ：
[ 1, [ 2, 3, [ 4, 5]], 6, [ 7, 8, [ 9, [ 10, 11]]]] |
pipe.traverse |
Pipe(list)
2.1.2 利用dedup停止挨次去重
若是我们需要对包罗若干反复值的数组停止去重，且希望保留原始数据的挨次，则能够利用 dedup ，其还撑持 key 参数，类似 sorted 中的同名参数，实现自定义去重规则：
[ -1, 0, 0, 0, 1, 2, 3] |
pipe.dedup |
Pipe(list)
[ -1, 0, 0, 0, 1, 2, 3] |
# 基于每个元素的绝对值停止去重
pipe.dedup(key=abs) |
Pipe(list)
2.1.3 利用filter停止值过滤
我们最起头的例子中利用过它，用法就是基于传入的 lambda 函数对每个元素停止前提判断，并保留成果为 True 的，与 java 中的 filter 办法十分类似：
[ 1, 4, 3, 2, 5, 6, 8] |
# 保留大于5的元素
pipe.filter( lambdax: x > 5) |
Pipe(list)
2.1.4 利用groupby停止分组运算
那个函数十分适用，其功用相当于管道操做版本的 itertools.groupby ，能够帮忙我们基于 lambda 函数运算成果对原始输入数组停止分组，通过 groupby 操做后间接得到的成果是分组成果的二元组列表，每个元组的之一个元素是分组标签，第二个元素是分到该组内的各个元素：
基于此，我们能够跟尾良多其他管道操做函数，譬如跟尾 select 对分组成果停止自定义运算：
2.1.5 利用select对上一步成果停止自定义遍历运算
那个函数是 pipe 中核心的管道操做函数，通过前面的若干例子也能弄大白，它的功用是基于我们自定义的函数，对上一步的运算成果停止遍历运算。
2.1.6 利用sort停止排序
相当于内置函数 sorted 的管道操做版本，同样撑持 key 、 reverse 参数：
上述内容足以支持大部门日常操做需求，你也能够在 的更多功用介绍。
以上就是本文的全数内容，欢送在评论区与我停止讨论~
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