dedup() ， 其还支持key参数 ， 类似sorted()中的同名参数 ， 实现自定义去重规则：
([-1, 0, 0, 0, 1, 2, 3] |pipe.dedup |Pipe(list))([-1, 0, 0, 0, 1, 2, 3] |# 基于每个元素的绝对值进行去重pipe.dedup(key=abs) |Pipe(list))
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2.1.3 使用filter()进行值过滤我们最开始的例子中使用过它 ， 用法就是基于传入的
lambda函数对每个元素进行条件判断 ， 并保留结果为True的 ， 与javascript中的filter()方法非常相似：([1, 4, 3, 2, 5, 6, 8] |# 保留大于5的元素pipe.filter(lambda x: x > 5) |Pipe(list))
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2.1.4 使用groupby()进行分组运算这个函数非常实用 ， 其功能相当于管道操作版本的
itertools.groupby() ， 可以帮助我们基于lambda函数运算结果对原始输入数组进行分组 ， 通过groupby()操作后直接得到的结果是分组结果的二元组列表 ， 每个元组的第一个元素是分组标签 ， 第二个元素是分到该组内的各个元素：
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基于此 ， 我们可以衔接很多其他管道操作函数 ， 譬如衔接
select()对分组结果进行自定义运算：
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2.1.5 使用select()对上一步结果进行自定义遍历运算这个函数是
pipe()中核心的管道操作函数 ， 通过前面的若干例子也能弄明白 ， 它的功能是基于我们自定义的函数 ， 对上一步的运算结果进行遍历运算 。
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2.1.6 使用sort()进行排序相当于内置函数
sorted()的管道操作版本 ， 同样支持key、reverse参数：
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上述内容足以支撑大部分日常操作需求 ， 你也可以在
https://github.com/JulienPalard/Pipe中查看pipe的更多功能介绍 。以上就是本文的全部内容 ， 欢迎在评论区与我进行讨论~
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