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2021-06-01 09:32:01
一些比較熟悉pandas
的讀者朋友應該經常會使用query()
、eval()
、pipe()
、assign()
等pandas
的常用方法,書寫可讀性很高的「鏈式」資料分析處理程式碼,從而更加絲滑流暢地組織程式碼邏輯。
但在原生Python
中並沒有提供類似shell
中的管道操作符|
、R
中的管道操作符%>%
等語法,也沒有針對列表等陣列結構的可進行鏈式書寫的快捷方法,譬如javascript
中陣列的map()
、filter()
、some()
、every()
等。
正所謂“標準庫不夠,三方庫來湊”,Python
原生對鏈式寫法支援不到位沒關係,我們可以使用一些簡單方便且輕量的第三方庫來協助我們在Python
程式碼中大面積實現鏈式寫法,今天的文章中我就將帶大家一起學習相關的知識技巧~
我們將使用到pipe
這個第三方庫,它不僅內建了很多實用的「管道操作函數」,還提供了將常規函數快捷「轉換」為管道操作函數的方法,使用pip install pipe
對其進行安裝即可。
pipe
的用法非常方便,類似shell
中的管道操作:以你的陣列變數為起點,使用操作符|
銜接pipe
內建的各個常見管道操作函數,組裝起自己所需的計算步驟即可,譬如,我們篩選輸入陣列中為偶數的,再求平方,就可以寫作:
import pipe list( range(10) | pipe.filter(lambda x: x % 2 == 0) | pipe.select(lambda x: x ** 2) )
因為pipe
搭建的管道預設都是惰性運算的,直接產生的結果是生成器型別,所以上面的例子中我們最外層套上了list()
來取得實際計算結果,更優雅的方式是配合pipe.Pipe()
,將list()
也改造為管道操作函數:
from pipe import Pipe ( range(10) | pipe.filter(lambda x: x % 2 == 0) | pipe.select(lambda x: x ** 2) | Pipe(list) )
在上面的簡單例子中我們使用到的filter()
、select()
等就是pipe
中常見的管道操作函數,事實上pipe
中的管道操作函數相當的豐富,下面我們來展示其中一些常用的:
如果你想要將任意巢狀陣列結構展平,可以使用traverse()
:
( [1, [2, 3, [4, 5]], 6, [7, 8, [9, [10, 11]]]] | pipe.traverse | Pipe(list) )
如果我們需要對包含若干重複值的陣列進行去重,且希望保留原始資料的順序,則可以使用dedup()
,其還支援key
引數,類似sorted()
中的同名引數,實現自定義去重規則:
( [-1, 0, 0, 0, 1, 2, 3] | pipe.dedup | Pipe(list) ) ( [-1, 0, 0, 0, 1, 2, 3] | # 基於每個元素的絕對值進行去重 pipe.dedup(key=abs) | Pipe(list) )
我們最開始的例子中使用過它,用法就是基於傳入的lambda
函數對每個元素進行條件判斷,並保留結果為True
的,與javascript
中的filter()
方法非常相似:
( [1, 4, 3, 2, 5, 6, 8] | # 保留大於5的元素 pipe.filter(lambda x: x > 5) | Pipe(list) )
這個函數非常實用,其功能相當於管道操作版本的itertools.groupby()
,可以幫助我們基於lambda
函數運算結果對原始輸入陣列進行分組,通過groupby()
操作後直接得到的結果是分組結果的二元組列表,每個元組的第一個元素是分組標籤,第二個元素是分到該組內的各個元素:
基於此,我們可以銜接很多其他管道操作函數,譬如銜接select()
對分組結果進行自定義運算:
這個函數是pipe()
中核心的管道操作函數,通過前面的若干例子也能弄明白,它的功能是基於我們自定義的函數,對上一步的運算結果進行遍歷運算。
相當於內建函數sorted()
的管道操作版本,同樣支援key
、reverse
引數:
上述內容足以支撐大部分日常操作需求,你也可以在https://github.com/JulienPalard/Pipe
中檢視pipe
的更多功能介紹。
到此這篇關於書寫Python程式碼的一種更優雅方式的文章就介紹到這了,更多相關Python程式碼書寫內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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