Metadata-Version: 2.4
Name: lambdex-typed
Version: 0.2.0
Summary: Typed wrapper for lambdex, eliminating IDE false errors
Author-email: Your Name <you@example.com>
License: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/yourname/lambdex-typed
Project-URL: Repository, https://github.com/yourname/lambdex-typed
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: pylambdex>=0.3.0
Requires-Dist: typing_extensions>=4.0.0

# Lambdex-Typed 完全技术手册

**带完整类型注解的 Lambdex 包装库**  
消除 IDE（PyCharm、VS Code 等）对 `def_`、`return_` 等动态导入成员的「未解析引用」误报，同时提供精准的类型提示与代码补全。

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## 📌 目录

1. [项目概述](#1-项目概述)
2. [背景与问题](#2-背景与问题)
3. [解决方案架构](#3-解决方案架构)
4. [安装指南](#4-安装指南)
5. [快速开始](#5-快速开始)
6. [API 参考手册](#6-api-参考手册)
7. [类型注解详解](#7-类型注解详解)
8. [与 PySide6 的深度融合](#8-与-pyside6-的深度融合)
9. [性能考量与优化](#9-性能考量与优化)
10. [常见问题（FAQ）](#10-常见问题faq)
11. [贡献指南](#11-贡献指南)
12. [许可证](#12-许可证)

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## 1. 项目概述

**Lambdex-Typed** 是一个轻量级 Python 包装库，旨在解决官方 [Lambdex](https://github.com/hsfzxjy/lambdex) 库在静态代码分析场景下的兼容性问题。

- **核心价值**：使 Lambdex 的 DSL（领域特定语言）关键字（如 `def_`, `return_`, `if_` 等）能够被 **PyCharm、VS Code（Pylance）、Mypy、Pyright** 等工具正常识别，消除红色波浪线和类型检查错误。
- **设计原则**：**零运行时开销** —— 包装仅在导入时执行一次转发，所有调用直接传递到底层 Lambdex。
- **兼容性**：完全兼容 Lambdex 的全部功能，包括多行匿名函数、异步支持、递归、异常处理等。

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## 2. 背景与问题

### 2.1 Lambdex 的机制

Lambdex 通过运行时代码转写（Transpiling）实现“多行 lambda”：

```python
from lambdex import def_

add = def_(lambda a, b: [
    return_[a + b]
])
```

- `def_` 接收一个 `lambda`，其函数体是一个**列表**，列表中的元素是特殊的“语句关键字”（如 `return_`）。
- 在运行时，Lambdex 将此列表解析为抽象语法树（AST），并动态编译为 Python 字节码。
- 这些关键字（如 `return_`）并非 Python 内置，而是在 Lambdex 内部通过**动态属性注入**的方式提供。

### 2.2 静态分析工具的困境

| 工具                     | 问题表现                                               |
| :----------------------- | :----------------------------------------------------- |
| **PyCharm（社区/专业）** | “未解析引用”红色波浪线，无法跳转定义                   |
| **VS Code + Pylance**    | `reportMissingImports`、`reportUndefinedVariable` 错误 |
| **Mypy**                 | `error: Name "def_" is not defined`                    |
| **Pyright**              | `reportUndefinedVariable` 诊断                         |

**根本原因**：这些工具在分析源代码时，并不实际执行代码，而是基于模块的静态导出（`__all__`、显式赋值等）构建符号表。Lambdex 的 `def_` 等符号是在 `__init__.py` 中通过 `__getattr__` 动态返回的，静态分析器无法追踪这种动态行为。

### 2.3 现有解决方案的不足

- **禁用类型检查**（`# type: ignore`）：可行但不优雅，每处导入都需要添加，无法获得类型提示。
- **修改 IDE 配置**（降低检查等级）：影响全局，可能掩盖真实错误。
- **使用 `# noqa`**：只能忽略特定检查，但不提供类型信息。

这些方法都是“治标不治本”。Lambdex-Typed 提供了一种**架构级别的解决方案**，既保留了 Lambdex 的强大能力，又确保了静态分析工具的正常运作。

---

## 3. 解决方案架构

### 3.1 设计思想

**显式导出 + 类型注解**：通过一个中间模块，将 Lambdex 的所有动态符号**重新导出为模块顶层的显式变量/函数**，并为它们附加精确的类型注解（基于 `typing.ParamSpec` 和 `overload`）。这样，静态分析器在扫描该模块时，能够直接发现这些符号的定义。

### 3.2 工作流程

```mermaid
graph TD
    A[你的应用程序] -->|import| B[lambdex_typed]
    B -->|显式导出 def_ 等| C[静态分析器 / IDE]
    B -->|运行时转发| D[原始 lambdex 库]
    C -->|识别符号并提供补全/类型检查| A
    D -->|执行实际逻辑| A
    
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**流程说明**：
1. 开发者编写代码时，从 `lambdex_typed` 导入所需符号。
2. 静态分析工具（如 IDE 的后端）读取 `lambdex_typed` 的源码，发现顶层定义的函数和变量，并建立索引。
3. 运行时，`lambdex_typed` 仅仅是把调用转发给原始的 `lambdex` 库，不附加额外逻辑。
4. 所有类型注解（`ParamSpec`、`overload`）确保 IDE 能够正确推断传入 Lambda 的参数和返回值类型。

### 3.3 目录结构

```
lambdex-typed/
├── pyproject.toml          # 打包配置（PEP 621）
├── README.md               # 项目说明
├── src/
│   └── lambdex_typed/
│       ├── __init__.py     # 公开 API（从 _core 导入）
│       ├── _core.py        # 核心包装实现 + 完整文档注释
│       └── py.typed        # PEP 561 类型包标记（空文件）
└── tests/
    └── test_basic.py       # 单元测试
```

- `py.typed` 文件是 PEP 561 规定的标记，告诉 Mypy/Pyright 该包包含类型信息。
- `_core.py` 包含了所有导出符号的显式定义和详细的 docstring。
- `__init__.py` 仅从 `_core` 导入 `__all__` 中的内容，保持接口简洁。

---

## 4. 安装指南

### 4.1 从 PyPI 安装（推荐）

```bash
pip install lambdex-typed
```

安装后，自动拉取 `pylambdex` 作为依赖。

### 4.2 从源码安装（开发模式）

```bash
git clone https://github.com/yourname/lambdex-typed.git
cd lambdex-typed
pip install -e .
```

### 4.3 验证安装

在 Python 交互环境中执行：

```python
from lambdex_typed import def_, return_
print(def_)  # 应显示 <function def_ at ...>
```

若无报错，即安装成功。

---

## 5. 快速开始

### 5.1 基础用法

```python
from lambdex_typed import def_, return_, if_

# 定义一个多行匿名函数：计算绝对值
abs_func = def_(lambda x: [
    if_[x >= 0] [
        return_[x]
    ].else_ [
        return_[-x]
    ]
])

print(abs_func(-5))   # 输出: 5
print(abs_func(3))    # 输出: 3
```

### 5.2 循环与累加

```python
from lambdex_typed import def_, return_, for_

sum_list = def_(lambda lst: [
    total < 0,
    for_[n in lst] [
        total < total + n
    ],
    return_[total]
])

print(sum_list([1, 2, 3, 4]))   # 输出: 10
```

### 5.3 异步函数（使用 `async_def_` 和 `await_`）

```python
import asyncio
from lambdex_typed import async_def_, await_, return_

async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(0.1)
    return "data"

async_fetch = async_def_(lambda url: [
    data < await_[fetch_data()],
    return_[f"Got {data} from {url}"]
])

result = asyncio.run(async_fetch("https://api.example.com"))
print(result)  # Got data from https://api.example.com
```

### 5.4 递归（`callee_`）

```python
from lambdex_typed import def_, return_, if_, callee_

factorial = def_(lambda n: [
    if_[n <= 1] [
        return_[1]
    ],
    return_[n * callee_(n - 1)]
])

print(factorial(5))  # 120
```

---

## 6. API 参考手册

### 6.1 核心工厂函数

#### `def_`

```python
def def_(func: Callable[P, R]) -> Callable[P, R]
```

创建一个多行匿名函数。

- **参数**：`func` – 一个 `lambda` 表达式，其函数体是一个由 DSL 关键字组成的列表。
- **返回**：与 `func` 具有相同签名的可调用对象。
- **示例**：见 [快速开始](#5-快速开始)。

---

#### `async_def_`

```python
def async_def_(func: Callable[P, R]) -> Callable[P, R]
```

创建一个异步多行匿名函数（协程）。

- **参数**：与 `def_` 类似，但函数体内可使用 `await_` 等异步关键字。
- **返回**：异步可调用对象，调用后返回协程对象。
- **示例**：

```python
from lambdex_typed import async_def_, await_, return_

coro = async_def_(lambda: [
    result < await_[some_async_func()],
    return_[result]
])
```

---

### 6.2 DSL 语句关键字

所有关键字均为**占位符**，用于在 Lambdex 函数体中模拟 Python 语句。它们在静态类型系统中被标注为 `Any`，不影响运行时。

| 关键字                    | 对应 Python 语句   | 使用示例                                               |
| ------------------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------ |
| `return_`                 | `return`           | `return_[expr]`                                        |
| `if_` / `elif_` / `else_` | `if...elif...else` | `if_[cond] [block].elif_[cond2][block2].else_[block3]` |
| `for_`                    | `for`              | `for_[item in iterable] [block]`                       |
| `while_`                  | `while`            | `while_[cond] [block]`                                 |
| `with_`                   | `with ... as`      | `with_[context > var] [block]`                         |
| `async_with_`             | `async with`       | `async_with_[context > var] [block]`                   |
| `try_` / `except_`        | `try...except`     | `try_[block].except_[Exception > e][handle]`           |
| `raise_`                  | `raise`            | `raise_[Exception("msg")]`                             |
| `yield_`                  | `yield`            | `yield_[expr]`                                         |
| `yield_from_`             | `yield from`       | `yield_from_[iterable]`                                |
| `await_`                  | `await`            | `await_[coroutine]`                                    |
| `pass_`                   | `pass`             | `pass_`                                                |
| `del_`                    | `del`              | `del_[x, y[0]]`                                        |
| `global_`                 | `global`           | `global_[x]`                                           |
| `nonlocal_`               | `nonlocal`         | `nonlocal_[x]`                                         |
| `print_`                  | `print`            | `print_("hello")`                                      |
| `callee_`                 | 递归引用自身       | `callee_(n-1)`                                         |

> **注意**：`callee_` 只能在函数体内使用，它指向当前 Lambdex 自身。

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### 6.3 装饰器

#### `asmopt`

```python
asmopt = _asmopt
```

Lambdex 提供的性能优化装饰器。将其应用于包含 Lambdex 定义的函数，可消除 `def_` 调用的运行时开销，适合高频调用的场景。

**用法**：

```python
from lambdex_typed import def_, asmopt

@asmopt
def make_counter():
    count = 0
    return def_(lambda: [
        global_[count],
        count < count + 1,
        return_[count]
    ])
```

---

## 7. 类型注解详解

### 7.1 为什么需要 `ParamSpec` 和 `overload`

Lambdex 的 `def_` 接收一个 `lambda`，并返回一个**具有相同参数签名**的可调用对象。为了在 IDE 中保留参数名称和类型，我们需要使用 `ParamSpec` 捕获传入函数的参数，并用 `overload` 声明返回值类型与输入一致。

**代码片段**：

```python
from typing import Callable, TypeVar, ParamSpec, overload

P = ParamSpec('P')
R = TypeVar('R')

@overload
def def_(func: Callable[P, R]) -> Callable[P, R]: ...

def def_(func):
    return _def(func)
```

- 静态分析器看到 `overload` 定义后，会将 `def_` 视为泛型函数，从而正确推断结果类型。
- 实际运行时会调用不带注解的实现（`def def_(func): ...`），该实现仅转发。

### 7.2 其他关键字的类型注解

对于 `return_`、`if_` 等关键字，它们本质上是“语句构造器”，在 Lambdex 内部被特殊处理，并不符合普通 Python 函数的类型模型。因此我们将其标注为 `Any`，既满足了 IDE “存在定义”的需求，又避免了复杂的类型系统设计。

```python
return_: Any = _return
if_: Any = _if
# ...
```

### 7.3 类型包标记（PEP 561）

`py.typed` 空文件的存在，使 Mypy 和 Pyright 认为该包包含类型信息，从而启用更严格的类型检查。如果没有这个文件，类型检查器可能会忽略该包内部的类型注解，或将其视为未类型化的第三方库。

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## 8. 与 PySide6 的深度融合

Lambdex 在 GUI 开发中最常见的场景是**信号槽连接**，因为槽函数经常需要编写多行逻辑。传统做法是定义一个单独的 `def` 函数，破坏了代码的局部性。使用 Lambdex 可以让槽函数内联在 `connect` 调用处，提高可读性。

### 8.1 基础信号槽

```python
from PySide6.QtWidgets import QPushButton
from lambdex_typed import def_, print_

button = QPushButton("点击我")
button.clicked.connect(def_(lambda: [
    print_("按钮被点击了！"),
    # 可以添加更多语句
]))
```

### 8.2 捕获循环变量（解决经典陷阱）

在循环中连接信号时，必须捕获当前循环变量的值，否则所有回调都会使用最终值。

**❌ 错误写法**：

```python
for i in range(5):
    btn = QPushButton(str(i))
    btn.clicked.connect(lambda: print(i))  # 全部输出 4
```

**✅ 使用 Lambdex 包装的修复**：

```python
for i in range(5):
    btn = QPushButton(str(i))
    # 利用默认参数捕获当前 i
    btn.clicked.connect(def_(lambda i=i: [
        print_(f"按钮 {i} 被点击")
    ]))
```

或者使用立即执行函数（IIFE）风格，但上述方法最简洁。

### 8.3 复杂事件处理（鼠标事件）

```python
from PySide6.QtCore import Qt
from PySide6.QtWidgets import QLabel
from lambdex_typed import def_, if_, print_

label = QLabel("拖拽我")

def make_drag_handler(label):
    return def_(lambda event: [
        if_[event.button() == Qt.LeftButton] [
            pos < event.position(),
            label.move(pos.x(), pos.y()),
            print_("拖拽中")
        ].else_ [
            print_("非左键事件")
        ]
    ])

label.mousePressEvent = make_drag_handler(label)
```

### 8.4 完整示例：待办事项列表

请参考项目仓库中的示例文件（`examples/todo.py`），展示了如何使用 Lambdex-Typed 构建一个功能完整的待办事项应用，涵盖添加、删除、标记完成等操作，所有槽函数均使用内联 Lambdex。

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## 9. 性能考量与优化

### 9.1 运行时开销分析

Lambdex-Typed 本身**不引入任何额外开销**。因为：

- 所有导入的符号（如 `def_`）仅仅是原始 Lambdex 函数的别名。
- 调用 `def_(...)` 时，控制流直接跳转到原始 `lambdex.def_` 函数。
- 包装模块的初始化（导入时）仅执行一次，之后所有调用与直接使用 `lambdex` 性能完全相同。

可以使用 `timeit` 验证：

```python
from lambdex import def_ as orig_def
from lambdex_typed import def_ as typed_def
import timeit

# 定义相同的函数
orig = orig_def(lambda x: [return_[x]])
typed = typed_def(lambda x: [return_[x]])

print(timeit.timeit(lambda: orig(10)))   # ~0.2 µs
print(timeit.timeit(lambda: typed(10)))  # ~0.2 µs
```

### 9.2 使用 `@asmopt` 进行极致优化

对于性能极其敏感的场景（如游戏循环或高频回调），Lambdex 提供了 `@asmopt` 装饰器，可以消除 `def_` 调用的函数开销，提升约 10 倍速度。

```python
from lambdex_typed import def_, asmopt

@asmopt
def create_incrementer():
    count = 0
    return def_(lambda: [
        global_[count],
        count < count + 1,
        return_[count]
    ])
```

`@asmopt` 会对内部的 `def_` 调用进行**内联优化**，将 Lambdex 编译的代码直接嵌入到外部函数中，从而避免额外的调用帧。

---

## 10. 常见问题（FAQ）

### Q1: 我安装了 `lambdex-typed`，但 PyCharm 仍然报 `def_` 未解析，怎么办？

**A**: 尝试以下步骤：
1. 确保 PyCharm 使用的 Python 解释器与安装 `lambdex-typed` 的环境一致。
2. 执行 `File -> Invalidate Caches and Restart...` 重建索引。
3. 检查 `lambdex_typed` 模块是否被正确导入，可以在 Python 控制台中执行 `import lambdex_typed; print(dir(lambdex_typed))` 查看导出列表。

### Q2: 能否同时使用原始的 `lambdex` 和 `lambdex-typed`？

**A**: 可以，但建议在项目中统一使用 `lambdex-typed` 以避免混淆。两者底层是同一个库，混用不会有冲突。

### Q3: 类型检查器（Mypy）仍然报错，提示 `"def_" 未定义`，如何解决？

**A**: 确认 Mypy 版本 >= 0.900，并确保 `lambdex-typed` 已安装且 `py.typed` 文件存在。如果问题依旧，可以在 Mypy 配置中添加：

```toml
[[tool.mypy.overrides]]
module = "lambdex_typed"
ignore_missing_imports = false
```

### Q4: `asmopt` 是否会影响类型推断？

**A**: `asmopt` 是一个纯运行时装饰器，不会影响静态类型检查。Mypy 会忽略它的存在，因此类型推断保持不变。

### Q5: 包装库支持哪些 Python 版本？

**A**: 要求 Python 3.8+，因为使用了 `typing.ParamSpec`，该特性在 3.8 中引入（通过 `typing_extensions` 回退）。对于 Python 3.7，可使用 `typing_extensions.ParamSpec`，但本项目不主动支持低于 3.8 的版本。

### Q6: 能否在 Jupyter Notebook 中使用？

**A**: 可以，但注意 Jupyter 的交互式环境可能会导致 Lambdex 的异常处理行为略有不同（因为 AST 编译在交互式上下文中可能受到限制）。建议在 Notebook 中测试简单示例，复杂逻辑建议放在 .py 文件中。

---

## 11. 贡献指南

我们欢迎任何形式的贡献，包括问题报告、文档改进、功能建议和代码提交。

### 11.1 开发环境设置

```bash
git clone https://github.com/yourname/lambdex-typed.git
cd lambdex-typed
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -e .[dev]      # 安装开发依赖（pytest, mypy, etc.）
```

### 11.2 运行测试

```bash
pytest tests/
```

### 11.3 代码风格

- 遵循 PEP 8。
- 使用 Black 格式化代码（`black .`）。
- 使用 isort 整理导入。
- 所有公共 API 必须包含 docstring（Google 风格或 NumPy 风格）。

### 11.4 添加新关键字

如果原始 Lambdex 引入了新的 DSL 关键字（如 `match_`），需要在 `_core.py` 中添加：

```python
from lambdex import match_ as _match
match_: Any = _match
# 并添加到 __all__ 列表
```

### 11.5 发布流程

1. 更新 `pyproject.toml` 中的版本号。
2. 提交并打 tag。
3. 使用 `python -m build` 构建分发包。
4. 使用 `twine upload dist/*` 上传到 PyPI。

---

## 12. 许可证

MIT License

Copyright (c) 2024 Lambdex-Typed Contributors

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

---

## 附录 A：与原始 Lambdex 的功能对比

| 功能              | 原始 Lambdex   | Lambdex-Typed   |
| ----------------- | -------------- | --------------- |
| 多行匿名函数      | ✅              | ✅（完全一致）   |
| 异步支持          | ✅              | ✅               |
| 递归（`callee_`） | ✅              | ✅               |
| 异常处理          | ✅              | ✅               |
| `@asmopt` 优化    | ✅              | ✅               |
| IDE 自动补全      | ❌（报红）      | ✅               |
| 类型检查支持      | ❌（Mypy 报错） | ✅               |
| 运行时性能        | 基准           | 相同（零开销）  |
| 安装包体积        | ~50KB          | ~10KB（仅包装） |

---

## 附录 B：迁移指南（从原始 Lambdex 迁移）

如果你的项目已经使用了原始 `lambdex`，迁移到 `lambdex-typed` 非常简单：

1. **替换导入语句**：将所有 `from lambdex import ...` 改为 `from lambdex_typed import ...`。
2. **无需修改业务代码**：所有 DSL 语法和行为保持不变。
3. **移除之前的忽略注释**：如果之前有 `# type: ignore` 或 `# noqa`，现在可以安全删除。
4. **享受完整的 IDE 支持**。

**批量替换命令（Linux/macOS）**：

```bash
find . -name "*.py" -exec sed -i 's/from lambdex import/from lambdex_typed import/g' {} \;
```

Windows（PowerShell）：

```powershell
Get-ChildItem -Recurse -Filter *.py | ForEach-Object {
    (Get-Content $_.FullName) -replace 'from lambdex import', 'from lambdex_typed import' | Set-Content $_.FullName
}
```

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## 结语

Lambdex-Typed 旨在消除工具链摩擦，让开发者能够专注于业务逻辑，而不必被静态检查的红线困扰。我们相信，通过这一小层包装，Lambdex 的强大能力能够更顺畅地融入现代 Python 工作流。

欢迎使用、反馈和贡献！
