debug_chain = RunnablePassthrough(lambda data: (print("write_query execution result:", data["query"]), data)[1])

我们来看这段代码时，其实可以把它拆成两部分来理解。这个 lambda 匿名函数的核心作用是：在数据流中打印出调试信息（这里打印 data[“query”] 的值），同时不改变传入的数据，继续把原始数据传递下去。

分步说明

假设链中传递的数据是一个字典，比如：

data = {"query": "SELECT * FROM Playlist;","other_info": "some other data"
}

下面我们详细解释 lambda 函数的每个部分：

lambda data: (print("write_query execution result:", data["query"]), data)[1]

1. lambda data: …

   • 这定义了一个匿名函数，接收一个参数 data。
   • 在我们的例子中，data 就是上面的字典。

2. (print(“write_query execution result:”, data[“query”]), data)

   • 这里创建了一个元组，有两个元素：

     • 第一个元素：
       • print("write_query execution result:", data["query"])
       • 当这个表达式执行时，会打印出：

         write_query execution result: SELECT * FROM Playlist;
         

       • 注意：print() 函数在 Python 中执行后会返回 None。
     • 第二个元素：
       • 就是原始的 data 字典。

   • 因此，如果我们在函数中传入上面的 data，元组就相当于：

     (None, {"query": "SELECT * FROM Playlist;", "other_info": "some other data"})
     

3. [1]

   • 这个部分是对上面元组进行索引，取索引为 1 的元素，也就是第二个元素，即原始的 data。
   • 最终，整个 lambda 函数的返回值就是原始传入的 data。

具体举例说明

下面用一个完整的例子来说明这个 lambda 函数的作用：

# 定义匿名函数
my_lambda = lambda data: (print("write_query execution result:", data["query"]), data)[1]# 构造一个示例数据字典
sample_data = {"query": "SELECT * FROM Playlist;","result": None
}# 调用匿名函数
returned_data = my_lambda(sample_data)

执行过程：

1. 当调用 my_lambda(sample_data) 时，lambda 函数内部先执行：

   print("write_query execution result:", sample_data["query"])
   

   这行代码会输出：

   write_query execution result: SELECT * FROM Playlist;
   

2. 然后，构造的元组是：

   (None, sample_data)
   

3. 索引 [1] 取到了 sample_data，所以 my_lambda(sample_data) 的返回值依然是：

   {"query": "SELECT * FROM Playlist;", "result": None}
   

总结：

• 这段代码的语法利用了 lambda 表达式创建一个匿名函数，用元组来同时完成“打印调试信息”和“返回原数据”两个任务。
• 使用元组的原因是我们希望在不改变数据的情况下执行 print 这个副作用操作，然后依旧把原始数据传递到流水线的下一步。

这样，在链中调用这个调试函数时，你就可以看到生成的 SQL 查询被打印出来，同时数据本身也没有受到影响，继续传递给后续步骤。