LUPA有哪些功能？深度测评带你玩转LUPA

今天跟大家聊聊我最近在项目里用到的 LUPA，一开始接触的时候我也一头雾水，但用着用着，发现这玩意儿还挺好使的。

事情是这样的，我们项目里有个需求，需要做一个搜索功能，但这个搜索又不是简单的关键词搜索，要支持各种复杂的过滤条件，比如按时间范围、按价格区间、按用户等级等等。

我打算用 Python 自己写一套，但写着写着就发现不对劲了，这代码越来越复杂，各种 if-else 嵌套，可读性极差，而且扩展性也很差，稍微加个新的过滤条件，就要改一大堆代码。想想以后维护这玩意儿，我就头皮发麻。

后来同事给我推荐了 LUPA，说是可以用来构建简单、健壮且可扩展的搜索过滤器。我当时心想，还有这么神奇的东西？赶紧试试！

第一步：安装 LUPA。

这个很简单，直接 pip install lupa 就搞定了。

第二步：定义过滤条件。

LUPA 的核心思想是把每个过滤条件都抽象成一个类，这个类需要实现一个 filter 方法，这个方法接收一个对象，返回一个布尔值，表示这个对象是否满足这个过滤条件。举个例子，假设我们要实现一个按价格区间过滤的条件，可以这样写：



class PriceFilter:
def __init__(self, min_price, max_price):
*_price = min_price
*_price = max_price
def filter(self, item):

return *_price <= item['price'] <= *_price

这里 item 就是我们要过滤的对象，它是一个字典，包含了 price 字段。filter 方法判断 item 的 price 是否在 min_price 和 max_price 之间。

第三步：组合过滤条件。

有了单个的过滤条件，我们就可以把它们组合起来，形成一个复杂的搜索过滤器。LUPA 提供了 AND 和 OR 两种组合方式。

LUPA有哪些功能？深度测评带你玩转LUPA

AND：表示所有条件都要满足。
OR：表示只要满足其中一个条件即可。

举个例子，假设我们要实现一个搜索过滤器，要求价格在 100 到 200 之间，并且用户等级大于等于 3，可以这样写：



from lupa import AND
price_filter = PriceFilter(100, 200)
level_filter = LevelFilter(3)  # 假设 LevelFilter 已经定义好了
combined_filter = AND(price_filter, level_filter)

第四步：应用过滤器。

有了组合好的过滤器，我们就可以把它应用到我们的数据上。LUPA 提供了一个 apply 方法，可以接收一个可迭代对象，返回一个只包含满足过滤条件的对象的可迭代对象。


items = [

{'price': 150, 'level': 4},
{'price': 250, 'level': 2},
{'price': 120, 'level': 3},

filtered_items = combined_*(items)
for item in filtered_items:

print(item)  # 输出：{'price': 150, 'level': 4} 和 {'price': 120, 'level': 3}