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吾本轻狂|函数式编程( 四 )

也可以类似下面这个样子：
pids = for_each(result, [ps_auwwx, awk_p2, sort_n, xargs_echo])好了 ， 让我们来看看函数式编程的Pipeline怎么玩？
我们先来看一个如下的程序 ， 这个程序的process有三个步骤：
1）找出偶数 。
2）乘以3
3）转成字符串返回
def process(num):# filter out non-evensif num % 2 != 0:returnnum = num * 3num = 'The Number: %s' % numreturn numnums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]for num in nums:print process(num)# 输出：# None# The Number: 6# None# The Number: 12# None# The Number: 18# None# The Number: 24# None# The Number: 30我们可以看到 ， 输出的并不够完美 ， 另外 ， 代码阅读上如果没有注释 ， 你也会比较晕 。 下面 ， 我们来看看函数式的pipeline（第一种方式）应该怎么写？
def even_filter(nums):for num in nums:if num % 2 == 0:yield numdef multiply_by_three(nums):for num in nums:yield num * 3def convert_to_string(nums):for num in nums:yield 'The Number: %s' % numnums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]pipeline = convert_to_string(multiply_by_three(even_filter(nums)))for num in pipeline:print num# 输出：# The Number: 6# The Number: 12# The Number: 18# The Number: 24# The Number: 30我们动用了Python的关键字 yield ， 这个关键字主要是返回一个Generator ， yield 是一个类似 return 的关键字 ， 只是这个函数返回的是个Generator-生成器 。 所谓生成器的意思是 ， yield返回的是一个可迭代的对象 ， 并没有真正的执行函数 。 也就是说 ， 只有其返回的迭代对象被真正迭代时 ， yield函数才会正真的运行 ， 运行到yield语句时就会停住 ， 然后等下一次的迭代 。 （这个是个比较诡异的关键字）这就是lazy evluation 。
好了 ， 根据前面的原则——“使用Map & Reduce ， 不要使用循环” ， 那我们用比较纯朴的Map & Reduce吧 。
def even_filter(nums):return filter(lambda x: x%2==0, nums)def multiply_by_three(nums):return map(lambda x: x*3, nums)def convert_to_string(nums):return map(lambda x: 'The Number: %s' % x, nums)nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]pipeline = convert_to_string(multiply_by_three(even_filter(nums)))for num in pipeline:print num但是他们的代码需要嵌套使用函数 ， 这个有点不爽 ， 如果我们能像下面这个样子就好了（第二种方式） 。
pipeline_func(nums, [even_filter,multiply_by_three,convert_to_string])那么 ， pipeline_func 实现如下：
def pipeline_func(data, fns):return reduce(lambda a, x: x(a),fns,data)好了 ， 在读过这么多的程序后 ， 你可以回头看一下这篇文章的开头对函数式编程的描述 ， 可能你就更有感觉了 。
最后 ， 我希望这篇浅显易懂的文章能让你感受到函数式编程的思想 ， 就像OO编程 ， 泛型编程 ， 过程式编程一样 ， 我们不用太纠结是不是我们的程序就是OO ， 就是functional的 ， 我们重要的品味其中的味道 。
参考

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