[[249427]]

toolz 庫允許你操作函數(shù)，使其更容易理解，更容易測試代碼。

在這個由兩部分組成的系列文章的第二部分中，我們將繼續(xù)探索如何將函數(shù)式編程方法中的好想法引入到 Python中，以實(shí)現(xiàn)兩全其美。

在上一篇文章中，我們介紹了不可變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使得我們可以編寫“純”函數(shù)，或者說是沒有副作用的函數(shù)，僅僅接受一些參數(shù)并返回結(jié)果，同時保持良好的性能。

在這篇文章中，我們使用 toolz 庫來構(gòu)建。 這個庫具有操作此類函數(shù)的函數(shù)，并且它們在純函數(shù)中表現(xiàn)得特別好。 在函數(shù)式編程世界中，它們通常被稱為“高階函數(shù)”，因為它們將函數(shù)作為參數(shù)，將函數(shù)作為結(jié)果返回。

讓我們從這里開始：

def add_one_word(words, word):
    return words.set(words.get(word, 0) + 1)

這個函數(shù)假設(shè)它的***個參數(shù)是一個不可變的類似字典的對象，它返回一個新的類似字典的在相關(guān)位置遞增的對象：這就是一個簡單的頻率計數(shù)器。

但是，只有將它應(yīng)用于單詞流并做歸納時才有用。 我們可以使用內(nèi)置模塊 functools 中的歸納器。

functools.reduce(function, stream, initializer)

我們想要一個函數(shù)，應(yīng)用于流，并且能能返回頻率計數(shù)。

我們首先使用 toolz.curry 函數(shù)：

add_all_words = curry(functools.reduce, add_one_word)

使用此版本，我們需要提供初始化程序。但是，我們不能只將 pyrsistent.m 函數(shù)添加到 curry 函數(shù)中； 因為這個順序是錯誤的。

add_all_words_flipped = flip(add_all_words)

flip 這個高階函數(shù)返回一個調(diào)用原始函數(shù)的函數(shù)，并且翻轉(zhuǎn)參數(shù)順序。

get_all_words = add_all_words_flipped(pyrsistent.m())

我們利用 flip 自動調(diào)整其參數(shù)的特性給它一個初始值：一個空字典。

現(xiàn)在我們可以執(zhí)行 get_all_words(word_stream) 這個函數(shù)來獲取頻率字典。 但是，我們?nèi)绾潍@得一個單詞流呢？ Python 文件是按行供流的。

def to_words(lines):
    for line in lines:
        yield from line.split()

在單獨(dú)測試每個函數(shù)后，我們可以將它們組合在一起：

words_from_file = toolz.compose(get_all_words, to_words)

在這種情況下，組合只是使兩個函數(shù)很容易閱讀：首先將文件的行流應(yīng)用于 to_words，然后將 get_all_words 應(yīng)用于 to_words 的結(jié)果。 但是文字上讀起來似乎與代碼執(zhí)行相反。

當(dāng)我們開始認(rèn)真對待可組合性時，這很重要。有時可以將代碼編寫為一個單元序列，單獨(dú)測試每個單元，***將它們?nèi)拷M合。如果有幾個組合元素時，組合的順序可能就很難理解。

toolz 庫借用了 Unix 命令行的做法，并使用 pipe 作為執(zhí)行相同操作的函數(shù)，但順序相反。

words_from_file = toolz.pipe(to_words, get_all_words)

現(xiàn)在讀起來更直觀了：將輸入傳遞到 to_words，并將結(jié)果傳遞給 get_all_words。 在命令行上，等效寫法如下所示：

$ cat files | to_words | get_all_words

toolz 庫允許我們操作函數(shù)，切片、分割和組合，以使我們的代碼更容易理解和測試。