[实用库/轮子] 让 Python 的高阶函数支持链式调用

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希望大佬们不吝啬 Star 鼓励一下 ;-)

为了解决什么问题？

举个例子，当你在原生 Python 里使用函数式编程的时候，不免会写出如下代码：

  # 先给所有元素 +1，
  # 再筛选大于 4 的元素，
  # 打印，
  # 再让所有元素 +1，
  # 最后让 l 变成 List，方便后续的操作
  
  l = [1, 2, 3, 4, 5]
  l = filter(lambda x: x > 4, map(lambda x: x + 1, l))
  l = list(l)
  print(l)
  # [5, 6]
  
  l = list(map(lambda x: x + 1, l))
  assert l==[6, 7]

这里有几个让人不舒服的地方

1. 类似于 filter 和 map 之类的操作，只能是嵌套的，而不能是链式调用
2. list 化要也需要嵌套使用
3. 打印需要中断操作、保存现场、打印、恢复现场等一系列的操作
4. Python 对高阶函数库的支持不如像 Kotlin 之类的那么精细(虽然自己可以实现，但是颇为麻烦)

如何使用？

fc 库能够优雅地解决以上问题，而你只需要在环境终端里输入

$ pip install fc

然后上述的代码就可以改成：

from fc import Fc

# 建议用括号 () 把链式的 Fc 包起来，就可以实现多行链式调用了(虽然有点丑，但是是无可奈何的。。。

l = (
  Fc([1, 2, 3, 4, 5])
    .map(lambda x: x + 1)
    .filter(lambda x: x > 4)
    .print()  # [5, 6]
    .map(lambda x: x + 1)
    .done()
)
assert l == [6, 7]

并且当你不需要 print 的时候，只需要简单在前面加上一个 # 即可轻松注释。

注：Fc 不会改变传入的 Iterable，即以只读的形式对待传入的参数，每次链式都会创建一个新的 Fc(时间复杂度为 O(1)，可以忽略不计)，满足函数式无副作用的思想。

性能问题？不用担心

fc 考虑了性能上的优化策略，所有的支持链式的 Fc 的类成员函数基本上都是使用生成器的方式返回(yield)，即实现了惰性求值，优化了时间和空间效率，只有个别函数由于实现原因(需要从后向前计数等)会转换成数组，并且这种函数都会被标注在文档上，方便进行性能排查。

当然，如果你有任何建议(不限于性能优化等)都可以提 issue 或者发邮件到 [email protected] 联系我。

; )

函数名命名规范问题

本项目默认使用的是驼峰命名，但由于 Python 一贯是使用下划线命名，所以 fc 提供了一个 Fc_ 的类，除了把驼峰式例如 getAfter 变成了 get_after 以外，功能上没有任何差别，可以放心使用。(不过因为是动态生成的，所以 IDE 可能不会提供自动补全，所以如果不是刚需的话，不是特别建议手撸下划线式(当然不用太在意这个，功能、性能又不会有影响，就是怕手误打错而已))。