首先要说明的一下，所描述的是 Python 中的 运算表达式 的部分，不是 Python 表达式的部分。
关于什么是 Python 中的运算表达式，可以参考 Python 文档 10.3.1. MApping Operators to Functions 部分，所需要传递的就是这部分运算表达式。
题目如下:
给定一个实数列表和区间，找出区间部分。
这个问题中有 2 个变量，一个是实数列表，一个区间。其中区间包含几种情况：
由于区间存在多种情况，无法通过一种固定的形式去描述这个区间。
假设左边界是 a，右边界是 b，列表中某个变量是 x，那么转换成区间关系就是：
那么如何使用一种优雅的方式获取这种运算关系，就是要解决的一个问题。
传递运算表达式在 Python 中最典型的应用在 ORM 上。
Python 调用关系型数据库基本上都是通过 Database API 来实现的，查询数据依赖于 SQL，ORM 最大方便之一就是能生成查询所用的 SQL。
非关系型数据库中有的 query 语句也支持条件查询，比如 AWS 的 Dynamodb。那么如何通过 ORM 来生成 query 语句也是一直重要的地方。
在 peewee 文档的 Query operators 中可以看到这个 ORM 支持常用的操作符来表示字段和字段之间的关系。
文档中还用通过函数来表达关系，他们实质上是一样的，但是这个不在讨论范围之类
# Find the user whose username is "charlie".
User.select().where(User.username == 'charlie')
# Find the users whose username is in [charlie, huey, mickey]
User.select().where(User.username << ['charlie', 'huey', 'mickey'])
从上面代码中可以看出用 == 来表示相等，用 << 表示 IN。
中心思想非常简单：存储还原操作符与参数
Python 所支持的操作符都可以通过重写魔法方法来重新实现逻辑，所以在魔法方法中已经可以拿到操作符和参数。
一元操作符和二元操作符都是如此。
所以，最开始那个问题可以分为两个步骤来完成。
第一步，存储操作符和参数，可以采用一个类重写相关操作符完成。
class Expression:
def __eq__(self, other):
return Operator('==', other)
def __lt__(self, other):
return Operator('<', other)
def __le__(self, other):
return Operator('<=', other)
def __gt__(self, other):
return Operator('>', other)
def __ge__(self, other):
return Operator('>=', other)
第二步，还原操作符和参数。在 Operator 类中完成从操作符转化为函数的过程。
import operator
class Operator:
def __init__(self, operator_, rhs):
self._operator = operator_
self._rhs = rhs
self._operator_map = {
'==': operator.eq,
'<': operator.lt,
'<=': operator.le,
'>': operator.gt,
'>=': operator.ge
}
@property
def value(self):
return self._rhs
@property
def operator(self):
return self._operator_map[self._operator]
一个 Operator 的实例就是一个运算表达式，可以自己定义操作符和函数的关系，来完成一些特殊的操作。
所以，有了 Expression 和 Operator，就能很优雅地解出最开始问题的答案
def pick_range(data, left_exp, right_exp):
lvalue = left_exp.value
rvalue = right_exp.value
loperator = left_exp.operator
roperator = right_exp.operator
return [item for item in data if loperator(item, lvalue) and roperator(item, rvalue)]
最后来几个测试用例
>>> exp = Expression()
>>> data = [1, 3, 4, 5, 6, 8, 9]
>>> pick_range(data, 1 < exp, exp < 6)
[3, 4, 5]
>>> pick_range(data, 1 <= exp, exp < 6)
[1, 3, 4, 5]
>>> pick_range(data, 1 < exp, exp <= 6)
[3, 4, 5, 6]
>>> pick_range(data, 1 <= exp, exp <= 6)
[1, 3, 4, 5, 6]
>>>
关于传递运算表达式，知道的人会觉得简单，不知道的人一时间摸不着头脑。
Python 强大神秘，简约的逻辑中总是有复杂的背后支持，深入 Python 才能明白 Python 之美。
