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使用 Column / filter 构造条件表达式，使用 Operator 构造 filter + deduplicate 预处理管道。
Column 用 Python 运算符构造列条件，Operator 构造链式的过滤与去重预处理管道。它们最终都序列化为 JSON，供服务端或 BlockX 在函数执行前消费。
Column(name) 表示一个列，支持比较、逻辑、集合运算，返回条件表达式：
from blockdb import Column
col = Column("value")
# 比较
col > 0
col == "Transfer"
# 逻辑组合
(col > 0) & (col < 100)
(Column("name") == "Transfer") | (Column("name") == "Deposit")
# 集合
Column("tx_id").in_(["0x...", "0x..."])
Column("addr").not_in(["0x..."])
filter(expr) 把 Column 表达式序列化为条件 JSON 字符串，供下游使用：
from blockdb import Column, filter
expr = (Column("value") > 0) & (Column("name") == "Transfer")
cond = filter(expr)
# -> '{"type":"And","left":{"type":"GreaterThan",...},"right":{...}}'
filter 也接受已经是 JSON 字符串的输入并原样透传。
Operator 构造链式的 filter / deduplicate 预处理管道，序列化为结构化的执行计划：
from blockdb import Column, Operator
op = (
Operator()
.filter(
(Column("value") > 0) &
(Column("name") == "Transfer")
)
.deduplicate(Column("tx_id"))
)
op.to_dict() # 结构化的执行计划 dict
op.to_json() # JSON 字符串
tx_id 去重”。它通常挂在 BlockX 任务的 triggerSource 上，让引擎在调用业务函数前先做预处理——源表行先被砍一刀，函数只处理真正关心的子集。