主要观点：

• 介绍了流水线（pipelining）这一编程特性，以 Rust 为例说明其优点，如可省略参数列表中的单个参数，通过传递前一个值来实现代码的简洁性和可读性。
• 对比了有流水线语法和无流水线语法的代码示例，强调流水线语法的优势，如易于阅读、注释、编辑等。
• 探讨了流水线在不同编程语言中的应用，如 Python、SQL、Haskell、Rust 等，包括在这些语言中的具体表现和优缺点。
• 提及了一些与流水线相关的概念和模式，如成员访问、方法链、构建器模式等，并将其与流水线联系起来。
• 最后总结了喜欢流水线的原因，包括代码的可读性、编辑便利性等，并呼吁订阅相关 newsletter。

关键信息和重要细节：

• 在 Rust 中，pipelining 允许省略参数列表中的单个参数，通过传递前一个值来实现代码的简洁性，如fn get_ids(data: Vec<Widget>) -> Vec<Id> { data.iter().filter(|w| w.alive).map(|w| w.id).collect() }。
• 对比了有流水线语法和无流水线语法的代码，如fn get_ids(data: Vec<Widget>) -> Vec<Id> { collect(map(filter(iter(data), |w| w.alive), |w| w.id)) }，说明流水线语法更易于阅读和编辑。
• 在 Python 中，使用流水线语法时，添加新的函数调用会导致代码难以阅读和编辑，如fn get_ids(data: Vec<Widget>) -> Vec<Id> { collect(map(filter(map(iter(data), |w| w.toWingding()), |w| w.alive), |w| w.id)) }，而使用无流水线语法则更方便。
• 在 SQL 中，pipelining 可以将嵌套查询简化为更易读的形式，如将标准嵌套查询SELECT c_count, COUNT(*) AS custdist FROM (SELECT c_custkey, COUNT(o_orderkey) c_count FROM customer LEFT OUTER JOIN orders ON c_custkey = o_custkey AND o_comment NOT LIKE '%unusual%' GROUP BY c_custkey) AS c_orders GROUP BY c_count ORDER BY custdist DESC;简化为FROM customer |> LEFT OUTER JOIN orders ON c_custkey = o_custkey AND o_comment NOT LIKE '%unusual%' |> AGGREGATE COUNT(o_orderkey) AS c_count GROUP BY c_custkey |> AGGREGATE COUNT(*) AS custdist GROUP BY c_count |> ORDER BY custdist DESC;。
• 在 Haskell 中，添加了流水线操作符&后，可以将复杂的代码变得更易读，如checkPalindromes :: String -> String checkPalindromes content = content & map toLower & lines & map (show. isPalindrome) & unlines where isPalindrome xs = xs == reverse xs。
• Rust 的流水线特性结合了 traits 和类型推断，既没有复杂的继承链，也没有完全函数式、不可变、延迟、单子驱动的编程范式，在便利性上接近其他语言。
• 流水线的应用涉及到多个方面，如成员访问、方法链、构建器模式等，在不同编程语言中都有体现。

总之，流水线是一种方便、简洁、易于阅读和编辑的编程特性，在不同编程语言中都有应用和价值。