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。