AnswerDotAI/fastcore

解决的问题

通过引入受其他语言（如 Ruby 和 Haskell）以及 NumPy 启发的功能，解决 Python 标准库的局限性和‘粗糙边缘’。旨在通过提供缺失的数据操作、类扩展和并行处理工具，使 Python 更加灵活和富有表现力。

如何工作

fastcore 通过以下机制扩展 Python 的动态特性：

• 增强的数据结构：用 L 替代标准的 list，支持高级索引和方法链式调用。
• 元编程：使用 @patch 装饰器向现有类（包括内置类型）添加方法，无需继承。
• 函数式工具：提供柯里化、绑定、组合和映射等工具，支持函数式编程风格。
• 开发者工具：包含 store_attr() 自动化 __init__ 方法中的属性赋值，以及 @delegates 改进关键字参数处理和 IDE 支持。

适用人群

希望编写更简洁、可读性更强、函数式风格代码的 Python 开发者，以及寻找标准 Python 集合和并发工具更强大替代方案的开发者。

主要亮点

• L 类：list 的即插即用替代品，支持基于集合的索引和内置的 .map() 与 .filter() 方法。
• 猴子补丁：@patch 装饰器允许无缝扩展现有类。
• 减少样板代码：store_attr() 简化类初始化过程。
• 并行处理：增强的 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，便于并发执行。
• 扩展的 Pathlib：向标准 Path 类添加 ls() 和 read_json() 等有用方法。
• CLI 工具：fastcore.script 可快速将 Python 函数转换为命令行接口。