Xan项目中的统计功能重构：基于聚合操作优化代码复用

在数据处理类库Xan的开发过程中，统计功能模块的代码复用问题逐渐显现。核心开发者注意到当前统计功能与聚合操作之间存在大量重复逻辑，这既增加了维护成本，也带来了潜在的不一致性风险。

现状分析

当前Xan项目中的统计功能（如计算平均值、求和等）与聚合操作（agg）在底层实现上存在高度相似性。两者都需要遍历数据集并执行特定的计算逻辑，但目前的实现却是完全独立的代码路径。这种设计导致了以下问题：

1. 代码重复：相同的计算逻辑在多个位置重复实现
2. 维护困难：修改统计逻辑时需要同步修改多个地方
3. 行为不一致风险：不同实现之间可能存在细微差异

重构方案

经过技术评估，团队决定将统计功能重构为基于聚合操作(agg)的二次封装。这种架构调整带来以下技术优势：

1. 统一计算引擎：所有统计计算都通过agg管道执行，确保行为一致性
2. 减少代码量：消除重复实现，核心逻辑只维护一份
3. 扩展性提升：新的统计指标可以快速基于现有agg操作构建

实现细节

重构后的统计API将作为agg操作的语法糖存在。例如：

# 重构前
def mean(data):
    # 独立实现的均值计算
    return sum(data) / len(data)

# 重构后
def mean(data):
    return agg(data, 'mean')

这种变化对最终用户完全透明，现有API接口保持不变，但内部实现变得更加简洁可靠。

性能考量

虽然增加了一层抽象，但由于：

1. Python的函数调用开销在现代解释器中已大幅优化
2. 聚合操作本身是性能关键路径，已经过充分优化
3. 消除了重复计算的潜在开销

实际性能测试显示重构前后无明显性能差异，在某些场景下由于代码路径优化反而略有提升。

开发者收益

这一重构为项目带来长期可维护性提升：

1. 更少的bug面：核心计算逻辑集中管理
2. 更快的特性开发：新统计指标可以快速实现
3. 更一致的API：所有统计方法遵循相同模式

总结

Xan项目通过将统计功能重构为基于聚合操作的实现，优雅地解决了代码重复问题，同时为未来的功能扩展奠定了更坚实的基础。这一架构调整体现了软件工程中"不要重复自己"(DRY)原则的价值，展示了如何通过合理的抽象来提高代码质量和可维护性。