Python函数组合与流程编排的核心是通过纯函数、显式组合（如compose或pipe）、高阶函数（如重试/日志装饰器）、数据容器（如Context类）和配置驱动（YAML定义流程）实现可控、可维护的模块化流程。
Python函数组合与流程编排，核心是把多个小而专注的函数像搭积木一样串起来，让数据自然流动、逻辑清晰可读、改动局部不影响整体。关键不在“炫技”，而在“可控”和“可维护”。
用函数组合替代嵌套调用
避免写成 f(g(h(x))) 这类难以调试的深层嵌套。推荐显式组合，比如用工具函数或管道风格：
- 自定义简单组合函数：
compose(f, g, h)返回一个新函数，调用时等价于f(g(h(x))) - 借助第三方库如
toolz.pipe或returns.pipeline，让数据从左到右流经各处理步骤，例如：pipe(data, clean, validate, transform, save) - 每个函数只做一件事、返回明确类型（如都返回字典或都返回
Result类型），便于串联和单元测试
用高阶函数统一控制流程分支
当流程中存在条件跳过、重试、超时、日志等横切逻辑时，别在每个函数里重复写，而是抽象为高阶函数：
-
with_retry(max_tries=3)包裹可能失败的操作 -
log_step("fetch_data")在函数执行前后自动打日志 -
if_enabled("feature_x")动态启用/禁用某环节，配合配置驱动 - 这些装饰器或包装器应保持无副作用、不改变原函数签名，方便组合叠加
用数据容器承载流程状态
避免靠全局变量或不断传参来维持上下文。推荐使用轻量级容器承载中间结果与元信息：
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- 定义一个
Context类或dataclass，字段包括input、output、errors、metadata等 - 每个函数接收并返回该容器，天然支持链式调用和错误传播
- 便于在任意环节检查状态、插入断点、导出调试快照
用配置驱动流程拓扑
把“谁先谁后、是否启用、参数多少”从代码里抽出来，用 YAML/JSON 定义流程图：
- 配置示例：
[{"step": "load", "enabled": true}, {"step": "filter", "params": {"min_score": 0.8}}] - 运行时解析配置，动态加载对应函数并组装执行链
- 不同环境（开发/生产/灰度）切换配置即可变更流程，无需改代码
- 配合函数注册表（如
STEP_REGISTRY = {"load": load_func, ...}），实现低耦合调度
不复杂但容易忽略：组合的前提是函数足够“纯”——输入确定则输出确定、无隐式依赖、不修改入参。先规范单个函数，再谈编排才有意义。
