Задача 06C. Pipeline

Входной файл:Стандартный вход   Ограничение времени:1 сек
Выходной файл:Стандартный выход   Ограничение памяти:512 Мб
Максимальный балл:1  

Условие

Требуется реализовать на языке Python класс Pipeline. У класса должен быть следующий интерфейс:

from __future__ import annotations

from typing import Any
from collections.abc import Callable, Generator, Iterable, Iterator

class Pipeline:

    def __init__(self,
                 *data: Iterable,
                 func: Callable[[Any, ...], Any] | None = None,
                 name: str | None = None):
        """Iterates over `data` applying `func` if available.

        Arguments:
            data: iterables to iterate over
            func: callable to apply to iterables, elements of iterables are passed as positional arguments
            name: name of the operation
        """
        raise NotImplementedError()

    @property
    def name(self) -> str | None:
        """Obtains name of the operation."""
        raise NotImplementedError()

    def walk(self) -> Generator[Pipeline]:
        """Iterates over iterables tree depth first in the order passed during initialization returning Pipeline objects"""
        raise NotImplementedError()

    def __or__(self, func: Callable[[Any], Any] | tuple[Callable[[Any], Any], str]) -> Pipeline:
        """Creates a new Pipeline applying `func` to elements of `self`"""
        raise NotImplementedError()

    def __matmul__(self, func: Callable[[Any, ...], Any] | tuple[Callable[[Any, ...], Any], str]) -> Pipeline:
        """Creates a new Pipeline applying `func` to unpacked elements of `self`"""
        raise NotImplementedError()

    def __add__(self, other: Iterable) -> Pipeline:
        """Creates a new copy of `self` adding `other` to the list of iterables"""
        raise NotImplementedError()

Класс должен удовлетворять Iterable. При итерации по Pipleine возвращаются объекты типа tuple {ai}n − 1i = 0, где ai текущий элемент datai. При n = 1 возвращается единственный элемент a0. Если func is not None, элементами Pipeline являются результаты применения функции: func(a_0, a_1, ..., a_{n-1}).

Свойство name возвращает имя Pipeline. Если имя не было указано при инициализации используется имя func. Если и func было опущено, возвращается None.

Результатом вызова метода walk является генератор, возвращающий элементы дерева, являющиеся объектами класса Pipeline при обходе в глубину в порядке, указанном в data.

Класс должен определять следующие операции

Класс должен переопределять операцию repr. Результатом должна являться строка, представляющая собой создание объекта Pipeline, при этом вместо функции указывается её имя без кавычек, а аргументы, имеющие значение None не указываются.

Формат выходных данных

Код решения должен содержать только импортируемые модули, определение и реализацию класса.

Примеры тестов

Стандартный вход Стандартный выход
1 a = Pipeline([1, 2, 3, 4, 5], name='data1') b = Pipeline([5, 4, 3, 2, 1], a) print(a) print(b) print(*zip(a, b))
Pipeline([1, 2, 3, 4, 5], name='data1')
Pipeline([5, 4, 3, 2, 1], Pipeline([1, 2, 3, 4, 5], name='data1'))
(1, (5, 1)) (2, (4, 2)) (3, (3, 3)) (4, (2, 4)) (5, (1, 5))
2 def square(x: int): return x * x a = Pipeline([1, 2, 3], func=square) a = Pipeline(a, [3, 2, 1], name='zip') a |= (lambda x: x[0] + x[1], 'sum') print(a) print(*a)
Pipeline(Pipeline(Pipeline([1, 2, 3], func=square), [3, 2, 1], name='zip'), func=<lambda>, name='sum')
4 6 10
3 a = Pipeline([1, 2, 3], [3, 2, 1], name='zip') @ (lambda x, y: x + y, 'sum') print(a) print(*a)
Pipeline(Pipeline([1, 2, 3], [3, 2, 1], name='zip'), func=<lambda>, name='sum')
4 4 4
4 a = Pipeline([1, 2, 3], name='data1') a |= (lambda x: x * x, 'square') b = Pipeline([3, 2, 1], name='data2') b |= (lambda x: 2 * x, 'times_two') c = Pipeline(a, b, name='zip') @ (lambda x, y: x + y, 'sum') print(*c) print(' -> '.join(i.name for i in c.walk()))
7 8 11
data1 -> square -> data2 -> times_two -> zip -> sum
5 a = Pipeline(name='data') + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] print(a) print(*a)
Pipeline([1, 2, 3], [4, 5, 6], name='data')
(1, 4) (2, 5) (3, 6)

0.206s 0.021s 13