在此步骤的最后，我们再实现一个优化 。当多次调用查询方法后 ， 结果可能会返回重复的数据，很多时候这是不必要的 。就像关系数据库通常支持unique/distinct 一样，我们也希望 Dagoba 能够过滤重复的数据 。
假设我们要查询某人所有孩子的祖父 ， 显然不管有多少孩子，他们的祖父应该是同一个人 。因此编写测试如下：
现在来实现unique。我们只要按照主键把重复数据去掉即可：
在上个步骤，初始化数据库指定了双向关联，但并未测试它们 。因为我们还没有编写代码去支持它们，现在增加一个测试，它应该是失败的：
运行测试，的确失败了 。我们看看要如何支持它 。回想一下 ， 当从边查找节点时 ， 使用的是以下方法：
这里也有一个潜在的问题：调用self.edges 意味着遍历所有边，当数据库内容较多时，这是巨大的浪费 。为了提高性能，我们可以把与节点相关的边记录在节点本身，这样要查找边只要看节点本身即可 。在初始化时定义出入边的集合：
在添加边时，我们要同时把它们对应的关系同时更新到节点，此外还要维护反向关联 。这涉及对字典内容的部分复制，先编写一个辅助方法：
然后，将添加边的实现修改如下：
这里的代码同时添加正向关联和反向关联 。有的朋友可能会注意到代码略有重复，是的，但是重复仅出现在该函数内部 ， 本着“三则重构”的原则，暂时不去提取代码 。
实现之后，前面的测试就可以正常通过了 。
在这个步骤中，我们来实现延迟查询（ Lazy Query ） 。
延迟查询的要求是，当调用查询方法时并不立即执行，而是推迟到调用特定方法，比如run 时才执行整个查询，返回结果 。
延迟查询的实现要比主动查询复杂一些 。为了实现延迟查询，查询方法的实现不能直接返回结果，而是记录要执行的动作以及传入的参数，到调用run 时再依次执行前面记录下来的内容 。
如果你去看作者的实现 ， 会发现他是用一个数据结构记录执行操作和参数，此外还有一部分逻辑用来分派对每种结构要执行的动作 。这样当然是可行的，但数据处理和分派部分的实现会比较复杂，也容易出错 。
本文的实现则选择了另外一种不同的方法：使用Python 的内部函数机制，把一连串查询变换成一组函数 ， 每个函数取上个函数的执行结果作为输入，最后一个函数的输出就是整个查询的结果 。由于内部函数同时也是闭包 ， 尽管每个查询的参数形式各不相同，但是它们都可以被闭包“捕获”而成为内部变量，所以这些内部函数可以采用统一的形式，无需再针对每种查询设计额外的数据结构 ， 因而执行过程得到了很大程度的简化 。
首先还是来编写测试 。LazyQueryTest 和 EagerQueryTest 测试用例几乎是完全相同的（是的 ， 两种查询只在于内部实现机制不同，它们的调用接口几乎是完全一致的） 。
因此我们可以把EagerQueryTest 的测试原样不变拷贝到 LazyQueryTest 中 。当然拷贝粘贴不是个好注意 ， 对于比较冗长而固定的初始化部分，我们可以把它提取出来作为两个测试共享的公共函数 。读者可参考代码中的 step04_lazy_query/tests/test_lazy_query.py 部分 。
程序把查询函数的串行执行称为管道（ pipeline ），用一个变量来记录它：
然后依次实现各个调用接口 。每种接口的实现都是类似的：用内部函数执行真正的查询逻辑，再把这个函数添加到pipeline 调用链中 。比如 node 的实现类似下面：
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