# 实现一个类型安全的 (f1, f2) -> f2(f1()) 函数 (December 29, 2024)
```python
def compose(first, second):
return lambda: second(first())
```
有了这个函数，当你需要 **串联** 两个函数的时候，就可以很方便了，下面我举例一个使用场景
### 例子：序列化并用 bzip2 压缩
大家都知道 python 对象的序列化用`pickle.dumps`，压缩用`***.compress`（***替换成各种库，比如标准库的 gzip，bz2，lzma 都是这样）
前者是`(Any)->bytes`，后者是`bytes->bytes`，如果你要封装一个“序列化并压缩”的函数，你得这么写：
```python
def dumps(object: Any):
serialized = pickle.dumps(object)
compressed = bz2.compress(serialized)
return compressed
```
当然这种一次性的代码一般会缩写成一行：
```python
def dumps(object: Any):
return bz2.compress(pickle.dumps(object))
```
再加上反序列化的代码：
```python
def loads(data: bytes):
return pickle.loads(bz2.decompress(data))
```
这样，再加上空行，相当于你代码加了8行。不能忍吧
用我们刚刚的`compose`函数，只要这样就行了：
```python
dumps = compose(pickle.dumps, bz2.compress)
loads = compose(bz2.decompress, pickle.loads)
```
只要两行，而且清清楚楚。
### 但是类型呢？
我们刚刚的`compress`函数，没有类型注解，你可能觉得这很简单，这样就行了：
```python
def compose(first: Callable, second: Callable):
return lambda: second(first())
```
这样只能确保输入`compose`的两个参数都是可调用对象，但是并没有保证：
1. 第二个函数可以接受第一个函数的返回值为参数
2. `compose`后的函数的返回值与`second`的返回值相同
我们希望`h()`的类型推断是`Literal[42]`或者`int`对吧
### 泛型
Python 有勉强够用的泛型支持，而且早在 Python 3.12 就开始支持 typescript 式的更方便的声明泛型的方式：
[PEP 695: Type Parameter Syntax —— What's New In Python 3.12](https://docs.python.org/3/whatsnew/3.12.html#pep-695-type-parameter-syntax)
这么写就可以了：
```python
def compose[T1, T2](first: Callable[[], T1], second: Callable[[T1], T2]):
return lambda: second(first())
```
你看我甚至返回值都不用标，`pyright`能推算出来返回的是`Callable[[], T2]`
你看，这样错误就能检查出来啦☀️
修复了`g`之后，类型也正确推断啦：
### 如果 `first()`有参数呢
上面的这个例子用途不够广泛，因为它用于无参调用。而有时候我很需要这个 compose 出来的函数，仍然有着原来的 first 函数的参数定义
其实我们需要的就是一个“输入 first 的参数，返回 second 的返回值”这么一个函数对吧，那就简单了：
```python
def compose[T1, T2, **P](first: Callable[P, T1], second: Callable[[T1], T2]) -> Callable[P, T2]:
return lambda *args, **kwargs: second(first(*args, **kwargs))
```
我只是把`Callable[[], T1]`改成了`Callable[P, T1]`，加上明确最后返回`Callable[P, T2]`就完事儿啦。
当然，如果你不喜欢 lambda，你可以这样写一个函数，这样甚至能少写`-> Callable[P, T2]`这个返回值声明
> 右边的返回值声明是它自己生成的，这个显示是 IDE 的 inlay hint，不是我打上去的
>
这样你就可以让这个 compose 出的函数具有和`first`一样的入参签名啦：
这个例子其实挺没用的，但是我一时间想不到好例子。总之使用场景就是，可能前面那个函数有很多参数，而且你是会用到这些参数的。
### 后话：为什么做这个
因为我想要一个类型安全的`json.dumps`和`json.loads`。原本的`json.dumps`不是`(Any)->str`嘛，我希望是`(Input)->str`，而原本的`json.loads`不是`(str|bytes)->Any`嘛，我要的是`(str|bytes)->Output`，其中`Input`和`Output`是我两个预先定义好的`TypedDict`
其中 loads 很简单，直接用它的`validate_json`就好了：
这个入参签名和补全，太完美了
输出类型也正常
本来以为dumps也可以这么简单
但是`pydantic`的 TypeAdapter 实例的 dump_json 居然是返回 bytes 的！居然不是和 BaseModel 一样地返回 str！简直是大坑
不过我刚刚翻了下[文档](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/type_adapter/)，其实有提到的：
那就只好自己转成 str 咯，虽然就是`.decode()`的事情，但我希望它仍然是一个`dumps()`函数的形式，而且我在不同场景下需要不同的`dumps`的参数，最后写成了这样：
```python
dumps = compose(Output.dump_json, bytes.decode)
```
完美~