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家喻户晓，Pytnon 十分善于解决数据，尤其是前期数据的荡涤工作。明天派森酱就给大家介绍一款解决数据的神器 Pipe。
什么是 Pipe
简言之，Pipe 是 Python 的一个三方库。
通过 Pipe 咱们能够将一个函数的处理结果传递给另外一个函数，这意味着你的代码会十分简洁。
要应用 Pipe 须要提前装置，间接应用 pip 装置即可。
pip install pipe过滤元素
和 filter 相似，pipe 中的 where 操作能够过滤可迭代对象中的元素。
In [5]: numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
In [6]: list(numbers | where(lambda x: x % 2 == 0))
Out[6]: [0, 2, 4]作用元素
相似 map，select 操作能够将函数作用于可迭代对象中的每个元素。上面的例子中咱们将列表中的元素都扩充 2 倍。
In [8]: list(numbers | select(lambda x: x * 2))
Out[8]: [0, 2, 4, 6, 8, 10]当然，还能够将多种操作合并在一起来玩。
上面的例子就是将列表中的偶数筛选进去并扩充 2 倍，和 filter 与 map 不同的是，pipe 能够将多个操作连接起来，就像水管套水管一样，所以我想管道这个名字也是很接地气了。
In [10]: list(numbers
...: | where(lambda x: x % 2 == 0)
...: | select(lambda x: x * 2)
...: )
...:
Out[10]: [0, 4, 8]连贯元素
操作嵌套列表时十分苦楚，值得快乐的是 pipe 给出了很敌对的接口，只须要 chain 一下即可。
In [11]: list([[1, 2], [3, 4], [5]] | chain)
Out[11]: [1, 2, 3, 4, 5]
In [30]: list((1, 2, 3) | chain_with([4, 5], [6]))
Out[30]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
In [31]: list((1, 2, 3) | chain_with([4, 5], [6,[7]]))
Out[31]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, [7]]如你所见，chain 只能够拆开一层，如果要拆开多层嵌套的话，不要慌，traverse 轻松搞定。
In [12]: list([[1, 2], [[[3], [[4]]], [5]]] | traverse)
Out[12]: [1, 2, 3, 4, 5]联合 select 一起，获取字典中的某个字段属性汇合。
In [32]: fruits = [...: {"name": "apple", "price": [2, 5]},
...: {"name": "orange", "price": 4},
...: {"name": "grape", "price": 5},
...: ]
In [33]: list(fruits
...: | select(lambda fruit: fruit["price"])
...: | traverse)
...:
Out[33]: [2, 5, 4, 5]分组
对列表中的元素进行分组是必不可少的，在 pipe 中能够应用 groupby 来实现。
In [26]: list(numbers
...: | groupby(lambda x: 'Even' if x % 2 == 0 else 'Odd')
...: | select(lambda x: {x[0]: list(x[1])})
...: )
...:
Out[26]: [{'Even': [0, 2, 4]}, {'Odd': [1, 3, 5]}]同样，还能够在 select 中增加 where 过滤条件。
In [27]: list(numbers
...: | groupby(lambda x: 'Even' if x % 2 == 0 else 'Odd')
...: | select(lambda x: {x[0]: list(x[1] | where(lambda x: x > 2))})
...: )
...:
Out[27]: [{'Even': [4]}, {'Odd': [3, 5]}]行列调换
数据处理中时常会用到行列相互转换，尤其是在用 DataFrame 时，应用 pipe 一行代码搞定行列转换。
In [24]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] | transpose
Out[24]: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]删除元素
对列表去重也是一项罕用的操作，在 pipe 中应用 dedup 来对列表进行去重。
In [28]: list([1, 1, 2, 2, 3, 3, 1, 2, 3] | dedup)
Out[28]: [1, 2, 3]与 dedup 不同的是，uniq 只会对间断的反复元素保留一个，非间断反复元素则不过滤。
In [29]: list([1, 1, 2, 2, 3, 3, 1, 2, 3] | uniq)
Out[29]: [1, 2, 3, 1, 2, 3]总结
明天给大家介绍了一个解决数据的神器，应用管道能够让繁琐的操作稀释在几行甚至一行代码搞定，进步可读性的同时还晋升了代码的整洁水平，美滋滋～
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