Pipeline
pipeline 管道借鉴于Unix Shell的管道操作——把若干个命令串起来，前面命令的输出成为后面命令的输入，如此完成一个流式计算。（注：管道绝对是一个伟大的发明，他的设哲学就是KISS – 让每个功能就做一件事，并把这件事做到极致，软件或程序的拼装会变得更为简单和直观。这个设计理念影响非常深远，包括今天的Web Service，云计算，以及大数据的流式计算等等）
比如，我们如下的shell命令：
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ps
auwwx |
awk
'{print $2}'
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sort
-n |
xargs
echo
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如果我们抽象成函数式的语言，就像下面这样：
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xargs( echo, sort(n, awk(
'print $2'
, ps(auwwx))) )
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也可以类似下面这个样子：
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pids
=
for_each(result, [ps_auwwx, awk_p2, sort_n, xargs_echo])
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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
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def
process(num):
# filter out non-evens
if
num
%
2
!
=
0
:
return
num
=
num
*
3
num
=
'The Number: %s'
%
num
return
num
nums
=
[
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
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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？
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def
even_filter(nums):
for
num
in
nums:
if
num
%
2
=
=
0
:
yield
num
def
multiply_by_three(nums):
for
num
in
nums:
yield
num
*
3
def
convert_to_string(nums):
for
num
in
nums:
yield
'The Number: %s'
%
num
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
# 输出：
# The Number: 6
# The Number: 12
# The Number: 18
# The Number: 24
# The Number: 30
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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。
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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
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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）。
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pipeline_func(nums, [even_filter,
multiply_by_three,
convert_to_string])
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那么，pipeline_func 实现如下：
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def
pipeline_func(data, fns):
return
reduce
(
lambda
a, x: x(a),
fns,
data)
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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
- Wikipedia: Functional Programming
- truly understanding the difference between procedural and functional
- A practical introduction to functional programming
- What is the difference between procedural programming and functional programming?
- Can someone give me examples of functional programming vs imperative/procedural programming?
- OOP vs Functional Programming vs Procedural
- Python – Functional Programming HOWTO
补充：评论中redraiment的这个评论大家也可以读一读。
感谢谢网友S142857 提供的shell风格的python pipeline：
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class
Pipe(
object
):
def
__init__(
self
, func):
self
.func
=
func
def
__ror__(
self
, other):
def
generator():
for
obj
in
other:
if
obj
is
not
None
:
yield
self
.func(obj)
return
generator()
@Pipe
def
even_filter(num):
return
num
if
num
%
2
=
=
0
else
None
@Pipe
def
multiply_by_three(num):
return
num
*
3
@Pipe
def
convert_to_string(num):
return
'The Number: %s'
%
num
@Pipe
def
echo(item):
print
item
return
item
def
force(sqs):
for
item
in
sqs:
pass
nums
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
]
force(nums | even_filter | multiply_by_three | convert_to_string | echo)
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