---
author: Moshe Zadka
category: 软件开发
comments_data: []
count:
  commentnum: 0
  favtimes: 0
  likes: 0
  sharetimes: 1
  viewnum: 5158
date: '2018-11-15 09:42:09'
editorchoice: false
excerpt: toolz 库允许你操作函数，使其更容易理解，更容易测试代码。
fromurl: https://opensource.com/article/18/10/functional-programming-python-toolz
id: 10234
islctt: true
largepic: /images/p/201811/15/094212wlddczeiledlztjo.png
permalink: /article-10234-1.html
pic: /images/p/201811/15/094212wlddczeiledlztjo.png.thumb.jpg
related:
- displayorder: 0
  raid: 10222
reviewer: wxy
selector: lujun9972
summary: toolz 库允许你操作函数，使其更容易理解，更容易测试代码。
tags:
- 函数式编程
thumb: false
title: 使用 Python 的 toolz 库开始函数式编程
titlepic: true
translator: Flowsnow
updated: '2018-11-15 09:42:09'
---


> 
> toolz 库允许你操作函数，使其更容易理解，更容易测试代码。
> 
> 
> 


![](/images/p/201811/15/094212wlddczeiledlztjo.png)


在这个由两部分组成的系列文章的第二部分中，我们将继续探索如何将函数式编程方法中的好想法引入到 Python中，以实现两全其美。


在上一篇文章中，我们介绍了[不可变数据结构](/article-10222-1.html)。 这些数据结构使得我们可以编写“纯”函数，或者说是没有副作用的函数，仅仅接受一些参数并返回结果，同时保持良好的性能。


在这篇文章中，我们使用 toolz 库来构建。 这个库具有操作此类函数的函数，并且它们在纯函数中表现得特别好。 在函数式编程世界中，它们通常被称为“高阶函数”，因为它们将函数作为参数，将函数作为结果返回。


让我们从这里开始：



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

这个函数假设它的第一个参数是一个不可变的类似字典的对象，它返回一个新的类似字典的在相关位置递增的对象：这就是一个简单的频率计数器。


但是，只有将它应用于单词流并做*归纳*时才有用。 我们可以使用内置模块 `functools` 中的归纳器。



```
functools.reduce(function, stream, initializer)
```

我们想要一个函数，应用于流，并且能能返回频率计数。


我们首先使用 `toolz.curry` 函数：



```
add_all_words = curry(functools.reduce, add_one_word)
```

使用此版本，我们需要提供初始化程序。但是，我们不能只将 `pyrsistent.m` 函数添加到 `curry` 函数中； 因为这个顺序是错误的。



```
add_all_words_flipped = flip(add_all_words)
```

`flip` 这个高阶函数返回一个调用原始函数的函数，并且翻转参数顺序。



```
get_all_words = add_all_words_flipped(pyrsistent.m())
```

我们利用 `flip` 自动调整其参数的特性给它一个初始值：一个空字典。


现在我们可以执行 `get_all_words(word_stream)` 这个函数来获取频率字典。 但是，我们如何获得一个单词流呢？ Python 文件是按行供流的。



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

在单独测试每个函数后，我们可以将它们组合在一起：



```
words_from_file = toolz.compose(get_all_words, to_words)
```

在这种情况下，组合只是使两个函数很容易阅读：首先将文件的行流应用于 `to_words`，然后将 `get_all_words` 应用于 `to_words` 的结果。 但是文字上读起来似乎与代码执行相反。


当我们开始认真对待可组合性时，这很重要。有时可以将代码编写为一个单元序列，单独测试每个单元，最后将它们全部组合。如果有几个组合元素时，组合的顺序可能就很难理解。


`toolz` 库借用了 Unix 命令行的做法，并使用 `pipe` 作为执行相同操作的函数，但顺序相反。



```
words_from_file = toolz.pipe(to_words, get_all_words)
```

现在读起来更直观了：将输入传递到 `to_words`，并将结果传递给 `get_all_words`。 在命令行上，等效写法如下所示：



```
$ cat files | to_words | get_all_words
```

`toolz` 库允许我们操作函数，切片、分割和组合，以使我们的代码更容易理解和测试。




---


via: <https://opensource.com/article/18/10/functional-programming-python-toolz>


作者：[Moshe Zadka](https://opensource.com/users/moshez) 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[Flowsnow](https://github.com/Flowsnow) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出