toolz库允许你操作函数，使其更容易理解，更容易测试代码。

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。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：

defadd_one_word(words,word):

returnwords.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。

defto_words(lines):

forlineinlines:

yieldfromline.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：

$catfiles|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。

以上内容为大家介绍了使用Python的toolz库开始函数式编程，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/

上一篇

python的动态类型

下一篇

用Python和Conu测试容器