在Python中,我们可以利用丰富的语法表现力和大量的库支持,轻松地使用函数式编程来构建代码。然而,Python内置的库(如itertools和functools)通常以前缀函数的形式出现,当层叠次数过多时,会导致代码的可读性下降。为了解决这个问题,笔者开发了monad-std库,旨在为Python提供方便使用的函数式编程工具。
本文将介绍monad-std库的设计思想和基本用法,适用于所有Python用户。
monad-std是一个基于纯Python3代码实现的函数式编程工具。该库的接口灵感来自于Rust编程语言,并根据Python的推荐代码规范进行了改写和文档的移植。作为一个工具库,monad-std提供了详细的文档和示例,并确保每个接口都有至少一个用例。您可以在官方文档中查看更多信息:Monad STD文档。
monad-std库适用于Python 3.8及以上版本,但由于其使用纯Python实现,理论上也可以适用于Python3的其他版本。然而,我仍然建议使用Python 3.8及以上版本,以确保代码的稳定性。
pip install monad-std
monad-std库目前提供了两种单子类型:monad_std.Option和monad_std.Result。这些单子类型提供了一些常用的函数式编程工具,具体用法请参考官方文档。
from monad_std import Option Option.some(1) Option.none()然后,您可以使用一些单子操作:
from monad_std import Option Option.some(2).bool_and(Option.some(3)) Option.none().unwrap()Result
from monad_std import Result, Ok, Err Result.of_ok(3) Err('err')然后,您可以使用一些单子操作。
from monad_std import Result def rs(): raise ValueError('catch error') Result.catch(lambda: rs()) _.unwrap_err()
from monad_std.std_types import MList, MDict ls = MList([1, 2, 5]) ls.get(2) ls.get(5) dc = MDict({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}) dc.get('a') dc.get('d')迭代工具(monadstd.iter)
from monad_std.iter import IterMeta it = IterMeta.iter([1, 3, 4, 7]) (it.map(lambda x: x + x % 3) .filter(lambda x: (x - 3) % 2 == 0) .inspect(lambda x: print(f'filter pass: {x}')) .collect_list())