1. 什么是pipeline

管道一词，对于熟悉linux的人来说并不陌生，在shell编程时，把若干个命令连接起来，前一个命令的输出是后一个命令的输入，最终完成一个流失计算。这是一种优秀的设计思想，你可以在大数据流失计算上找到相同的操作，python也可以实现这样的计算方法。

/bin/top -b -d 1 -n 1 |awk '{ if (NR > 6) print }' |awk '{ if ($9 > 10) print $1, $2, $9, $10, $12}' | sort -rn -k +3

上面这条命令就是管道技术的实际应用，它有多个命令组成，每个命令之间由 | 分隔，前一个命令的输出作为后一个命令的输入，最后，整个命令输出CPU使用率超过10%的进程信息。如果不使用管道技术，你无法在命令行界面里使用这么多命令连续处理数据。

2. pipeline适用于哪些操作

这种编程模式特别适合对数据的处理，假设我们要对字符串数据做如下处理：

1. 大写转小写
2. 去除字符串头部和尾部的回车字符
3. 将字符串里的 - 字符替换成空格

你可能会想到写一个函数，来完成这三个功能，从代码组织上考虑，这不是一个好主意。试想，如果某些字符串只需要做前两项处理，你难道要在写一个只包含1和2两个功能的函数么？

合理的设计是编写是三个函数，以最小颗粒度实现这些功能

def lower(string_input):
    """
    大写转小写
    :param string_input:
    :return:
    """
    return string_input.lower()

def remove_(string_input):
    """
    去除空格
    :param string_input:
    :return:
    """
    return string_input.replace("-", " ")


def strip(string_input):
    """
    去除回车字符
    :param string_input:
    :return:
    """

    return string_input.strip("\n")

现在，你有了三个专门用来处理字符串的函数，问题是你如何组织它们，调用它们呢？

你要做如下考虑

1. 不同的数据，需要的处理方式不同
2. 代码要容易编写，不能每多出一种组合就写一个函数

基于上面的两个要求，我设计下面的函数

from functools import reduce


def pipeline(string_input, funcs):
    return reduce(lambda x, y: y(x), funcs, string_input)

result = pipeline("IT-is-a-test\n", [lower, remove_, strip])
print(result)
reduce的原型是

def reduce(function, sequence, initial=None):
    pass

从定义上来看：

1. reduce的第一个参数function应当是一个函数，function必须有两个参数，参数1是上一次执行结果，参数2是sequence的遍历结果
2. sequence必须是一个可迭代对象
3. initial可以做为function的第一个参数

就本段代码而言，string_input作为lambda第一次调用时的x，y是对funcs的遍历，从第二次开始，x都是y(x)的执行结果，每一次y调用执行的结果都作为下一次的输入。

3. fastcore

我们不必自己费力去写pipeline函数，fastcore这个库提供了更好的封装和支持，它从Julia, Ruby,和 Haskell那里借鉴了很多优秀的思想，提供了功能式编程模式,使用fastcore，可以更方便的写出pipeline

pip install fastcore

用fastcore替换我前面编写的pipeline函数

from fastcore.transform import Pipeline

input_string = "IT-is-a-test\n"
pipe = Pipeline([lower, remove_, strip])
output = pipe(input_string)
print(output)

从调用方式上来讲，比自己写pipeline函数要方便许多。