Pampy:优雅的Python模式匹配类库

Python现在很流行很火,作为一个胶水语言,其优雅的写法、直观易见地语法结构,让很多人可以很快就上手。尤其是在AI方面的SDK扩展,已经数据方面的应用。虽然如此,Python在模式匹配方面确是一个痛点。

本文虫虫给大家介绍一个短小精干的Python模式匹配类库Pampy。一个只有150行的类库,该库优雅、高效值得广大Python的码农加入自己基本开发栈中。无独有偶的,该程序还有一个同名的Pampy.js的JavaScript版本库。

安装

Pampy目前仅支持最新的Python 3.6及更新版本。可能以后会支持更多的版本。在最新的Python版本下通过pip安装即可。

pip install pampy

pip3 install pampy

花式用法

通过Pampy支持多模式匹配,多个模式按照顺序进行匹配。基本语法如下:

生成Fibonacci数组

操作员_表示"我没有想到的任何其他情况"。

结果:

5行代码写一个Lisp计算器

结果验证:

lisp((plus, 1, 2)) # => 3

lisp((plus, 1, (minus, 4, 2))) # => 3

lisp((reduce, plus, (range, 10))) # => 45

匹配[HEAD,TAIL]

match(x, [HEAD, TAIL], lambda h, t: (h, t)) # => (1, [2, 3])

TAIL和REST实际上意味着同样的事情。

嵌套匹配列表和元组

嵌套匹配dicts。可以以_作为关键字

感觉就像放入多个_ inside,dicts不应该工作。主要是因为在Python 3.7中,dict默认维护会插入键顺序

匹配类层次结构

结果实例显示如下:

匹配规则

Pampy匹配模式Pattern,可以是Python的任何类型,类或Python值。operator _和内置的类型(如int或str)提取传递给函数的变量。类型和类通过instanceof(value,pattern)来匹配。可迭代模式以递归方式匹配其所有元素。词典也这样匹配,下表我们总结了常见的模式匹配例子,供大家参考。

使用strict = False

默认情况下,match()做严格匹配。如果模式不匹配,就会引发MatchError。

你可以使用strict = False来改变该默认行为。在这种情况下,如果没有匹配,则匹配仅返回False。

如果设置了stric=False,则不会报错,结果如下:

正则表达式

Pampy匹配支持正则表达式。 我们可以直接将已编译的正则表达式作为模式传递过来,Pampy会运行patter.search(),然后将.groups()的结果传递给action函数。

执行结果:

what_is('fuffy-my-dog') # => 'dog fuffy'

what_is('puffy-her-dog') # => 'dog puffy'

what_is('carla-your-cat') # => 'cat carla'

what_is('roger-my-hamster') # => 'something else'

本文中虫虫给大家介绍了Python的模式匹配扩展库Pampy,如果喜欢本文请专注虫虫。有问题和建议请直接回复。

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