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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

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>>> 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

1 2	>>> 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：

Python

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>>> 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

1 2	>>> 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

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>>> @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

1 2	>>> 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。

轉的,至于from誰已經不得而知...

轉載于:https://www.cnblogs.com/Vito2008/p/pypipe.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的有趣的库：pipe(类似linux | 管道)库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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