TL;DR Das Unternehmen entwickelt die Vorderseite mit React und das Backend mit Django. Auf der Vorderseite benutze ich oft eine Bibliothek namens "lodash", aber es ist wahnsinnig praktisch, und wenn ich danach Python schreibe, bin ich manchmal frustriert, weil es kein "lodash" gibt. Eines Tages, als ich unter solchen Frustrationen litt, fand ich eine Bibliothek namens "pydash", die als Python-Version von "lodash" bezeichnet werden kann, also werde ich sie vorstellen.
Die verfügbare Ptyhon-Version ist 2.6 oder höher oder 3.3 oder höher, daher werde ich es mit Python 3.7.6 versuchen.
$ pip install pydash
>>> import pydash
>>> from pydash import flatten
# Arrays
>>> flatten([1, 2, [3, [4, 5, [6, 7]]]])
[1, 2, 3, [4, 5, [6, 7]]]
>>> pydash.flatten_deep([1, 2, [3, [4, 5, [6, 7]]]])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> pydash.remove([{'name': 'moe', 'age': 40}, {'name': 'larry', 'age': 50}], lambda x: x['age'] < 50)
[{'name': 'moe', 'age': 40}]
# Collections
>>> pydash.map_([{'name': 'moe', 'age': 40}, {'name': 'larry', 'age': 50}], 'name')
['moe', 'larry']
>>> pydash.filter_([{'name': 'moe', 'age': 40}, {'name': 'larry', 'age': 50}], {'age': 40})
[{'name': 'moe', 'age': 40}]
# Functions
>>> curried = pydash.curry(lambda a, b, c: a + b + c)
>>> curried(1, 2)(3)
6
# Objects
>>> pydash.omit({'name': 'moe', 'age': 40}, 'age')
{'name': 'moe'}
# Utilities
>>> pydash.times(3, lambda index: index)
[0, 1, 2]
# Chaining
>>> pydash.chain([1, 2, 3, 4]).without(2, 3).reject(lambda x: x > 1).value()
[1]
Es ist wundervoll. Es ist Lodash nicht unterlegen.
Wie oben erwähnt, gibt es subtile Unterschiede bei Funktionsnamen wie "pydash.map_" und "pydash.filter_".
Ich finde es ganz praktisch. Die lodash-Dokumentation ist ziemlich einfach zu lesen, so dass es den Anschein hat, als würde die Entwicklung voranschreiten, wenn man sich darauf bezieht.
https://pydash.readthedocs.io/en/latest/ https://lodash.com/
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