大家好，這是設計模式專題的第二篇文章，我們一起來聊聊鏈式方法的設計模式。
鏈式方法也叫做流式方法，是一種相對比較新的概念，經常在流式計算或者類似的場景當中出現。舉個例子，我們之前講過的pyspark當中就用了這個模式，比如當我們處理rdd的時候，經過轉換操作我們得到的仍然是一個rdd，直到遇到執行操作位置。dataframe也是一樣的，我們轉換階段的操作我們可以連在一起寫。
我們來看一個例子：
df.select("xx", "yy").withColumn("id", monotonically_increasing_id()).join(df2, ["id"], "left").join(df3, ["id"])
看出來了嗎，因為中間的這些操作返回的結果都是dataframe，所以我們可以把它們寫成一串。也就是流式操作的寫法，Java8的一個重大特性就是支持了流式操作。所以當時Java8出來之后很多程序員很不適應，因為不習慣寫這樣的流式操作。
流式方法的好處非常明顯，我們可以把一系列操作寫在一行當中，通過一行代碼實現一連串操作。但是Python的原生語言特性是不支持流式操作的，所以才需要通過設計模式來使它支持。這里的設計模式也非常簡單，就只是利用了Python面向對象的實現方式而已。
返回其他對象
想要實現鏈式方法大概有兩種方式，其實也不難理解，大家應該很容易想到。
第一種方式就是我們在方法當中return另外一個對象，這樣我們在運行方法之后就可以繼續調用實例的其他方法了。我們來看段代碼：
class Person:
def __init__(self, name, action): self.name = name self.action = action def do_action(self): print(self.name, self.action.name, end=' ') return self.action 這是一個Person的類，其中在init方法當中有一個action的參數。這個action明顯是另外一個實例，我們在調用do_action的時候，會返回這個action。那么很明顯，我們可以直接訪問action的相關操作。
假設action這個實例當中有一個方法叫做operate，那么我們這個調用鏈路就可以寫成：
action = Action()
person = Person('chengzhi', action) person.do_action().operate() 這是一種實現方式，也就是在一個方法當中返回另外一個對象，這樣我們可以繼續調用返回對象的方法。除了這個方法之外，我們還可以返回自己。這種用法看起來比較少見，但是卻是實實在在可行的。
返回self
我們之前在介紹Python面向對象當中相關概念的時候，曾經講解過我們約定俗成需要在實例的方法當中放置一個參數self。這個參數self的作用和Java當中的this是一樣的，只不過我們在Java當中隱去了這個變量，而在Python當中把它實實在在地寫了出來。
這個self和this的用法都是一樣的，就是實例自身的一個指針或者是引用。這樣我們就可以在實例方法內部來調用實例中的其他一些變量。和Java當中的return this用法一樣，我們在Python當中也可以返回self，因為self和類外部創建的實例是完全一樣的。既然完全一樣，那么我們自然也可以通過函數進行返回。
所以我們還可以這么寫：
class Action:
def __init__(self, name): self.name = name def amount(self, val): print(val, end=' ') return self def stop(self): print('end, stop') 我們看下amount這個方法，在這個方法當中我們返回的結果是self，也就是返回了實例本身。這樣做的目的很簡單，就是為了實現鏈式調用。
我們把調用的代碼寫出來：
action = Action('record')
action.amount().stop() 由於amount返回的結果就是實例本身，也就是代碼中的action，所以我們繼續調用stop方法是完全可行的，這並不違反語法規則。所以在函數當中返回實例自身也可以實現鏈式調用，這是我們剛才提到的第二種方法。
我們可以把這兩種方法結合起來，自己根據實際的需要定義需要的鏈式操作。比如如果我們把剛才說的這兩個類寫在一起的話，我們可以變成這樣：
action = Action('action')
person = Person('person', action) person.do_action().amount('5m').stop() 當然，如果你願意還可以定義更多，但總體來說實現的兩種方法就在這里了。
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