Python學(xué)習(xí)之惰性求值

惰性求值，也就是延遲求值，表達(dá)式不會(huì)在它被綁定到變量之后就立即求值，而是等用到時(shí)再求值。這個(gè)特性可以解決一些巨大甚至無(wú)限的集合列表，如菲波那切數(shù)列、幾十G的文件等等。延遲求值的一個(gè)好處是能夠建立可計(jì)算的無(wú)限列表而沒(méi)有妨礙計(jì)算的無(wú)限循環(huán)或大小問(wèn)題。

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Python?中的很多方法沒(méi)有直接返回列表，而是返回了一個(gè)可迭代的generator

(生成器)對(duì)象，這便是python的惰性求值，因?yàn)樵趧?chuàng)建一個(gè)很大的列表時(shí)，對(duì)內(nèi)存的開(kāi)銷非常大，太大時(shí)python會(huì)直接報(bào)錯(cuò)，舉個(gè):chestnut:：range()方法是產(chǎn)生一個(gè)指定范圍列表，在Python3之前，該方法直接產(chǎn)生一個(gè)列表，xrange()?產(chǎn)生一個(gè)生成器：

xrange(100)

xrange(100)

range(100)

[0, 1, 2, 3,

4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21,

22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38,

39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55,

56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72,

73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89,

90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

當(dāng)參數(shù)里面的值足夠大時(shí)，range()產(chǎn)生了一個(gè)巨大的列表，這是內(nèi)存會(huì)吃不消，等待一段時(shí)間后程序會(huì)直接被Kill掉：

for?i?in?range(999999999999):

...

print?i

...

Killed:

9

占滿內(nèi)存

用xrange()?方法就不回出現(xiàn)這種問(wèn)題，并且可以一直運(yùn)行：

for?i?in?xrange(999999999999):

...

print?i

...

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10...

在Python3中range已經(jīng)被改為了xrange,所以在python3中可以放心使用range().

惰性求值不要求你事先準(zhǔn)備好整個(gè)迭代過(guò)程中所有的元素。迭代器僅僅在迭代至某個(gè)元素時(shí)才計(jì)算該元素，而在這之前或之后，元素可以不存在或者被銷毀

還有前文所說(shuō)的list comprehension語(yǔ)句,在兩邊放上[]，會(huì)產(chǎn)生別表，如果數(shù)據(jù)源很長(zhǎng)則會(huì)報(bào)內(nèi)存錯(cuò)誤:

print [i?for?i?in?range(9999999999999999)]

Python(1627,0x7fffe5b713c0)

malloc: *** mach_vm_map(size=80000000000000000) failed

(error?code=3)

***?error:

can't allocate region

***?set?a

breakpoint?in?malloc_error_break?to?debug

Traceback

(most recent?call?last):

File "",

line 1,?in?/spanmodule

MemoryError

這樣直接產(chǎn)生列表沒(méi)有效率，為了創(chuàng)建生成器對(duì)象，可以在list

comprehension兩邊放上()，這樣它就有了惰性求值的特性。

print((i?for?i

in?range(99999999999999)))

使用next()內(nèi)建函數(shù)訪問(wèn)生成器里的元素：

num =

(i?for?i?in?range(5))

num

next(num)

next(num)

1

for j in range(4):

...

print(next(num))

...

2

3

4

Traceback

(most recent call last):

File "",

line 2,?in?/spanmodule

StopIteration

當(dāng)訪問(wèn)到最后元素時(shí)，再調(diào)用next(),Python將會(huì)拋出StopIteration異常。Python正是根據(jù)是否檢查到這個(gè)異常來(lái)決定是否停止迭代。

step1 =

someLongOperation1()step2 = someLongOperation2()step3 =

concatenate(step1, step2)

以上代碼需要分別執(zhí)行一二兩步操作，第三步用到一二兩步的結(jié)果，在Pyhton中會(huì)有序的執(zhí)行這些函數(shù)：首先是?someLongOperation1，然后?someLongOperation2，最后?concatenate，如果確保沒(méi)有函數(shù)修改或依賴于全局變量，第一二步可以被并行執(zhí)行。假設(shè)我們不想并行運(yùn)行這兩個(gè)函數(shù)，我們只在其他函數(shù)依賴于?step1?和?step2?時(shí)才需要執(zhí)行這兩個(gè)函數(shù)。我們甚至在concatenate?調(diào)用之前都不必執(zhí)行他們，可以把他們的求值延遲到?concatenate?函數(shù)內(nèi)實(shí)際用到他們的位置。如果函數(shù)中用到了if分支語(yǔ)句，條件無(wú)關(guān)step1和step2則可以盡量將判斷條件放前面以減少不必要的計(jì)算：

step1 =

someLongOperation1()

step2 =

someLongOperation2()if?condition:

step3 =

concatenate(step1, step2)

換為：if?condition:

step1 =

someLongOperation1()

step2 =

someLongOperation2()

step3 =

concatenate(step1, step2)

如果?concatenate?是一個(gè)帶有條件分支的函數(shù)并且有的分支中只用了兩個(gè)參數(shù)中的一個(gè)，另一個(gè)參數(shù)就永遠(yuǎn)沒(méi)有必要被求值。

python 中 return lambda 怎么理解？

lambda或者高階函數(shù)是一種設(shè)計(jì)模式，是否適合應(yīng)該要看更大范圍的設(shè)計(jì)需要。

脫離了需求場(chǎng)景，返回lambda根本是脫褲子放屁。

python中map函數(shù)

map在python2返回list，在python3返回iterator.

如果想在python3得到可以反復(fù)重用的list，只要把iterator轉(zhuǎn)成list即可：

lst_result?=?list(map(func,?items))

python惰性求值有哪些函數(shù)

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惰性計(jì)算的序列

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Python 的惰性求值與惰性序列 翻譯

2018-07-23 14:57:48

2點(diǎn)贊

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碼齡5年

關(guān)注

惰性求值

在編程語(yǔ)言理論中，惰性求值（英語(yǔ)：Lazy Evaluation），又譯為惰性計(jì)算、懶惰求值，也稱為傳需求調(diào)用（call-by-need），是一個(gè)計(jì)算機(jī)編程中的一個(gè)概念，它的目的是要最小化計(jì)算機(jī)要做的工作。它有兩個(gè)相關(guān)而又有區(qū)別的含意，可以表示為“延遲求值”和“最小化求值”。

避免不必要的計(jì)算，帶來(lái)性能的提升（最小化求值）。

對(duì)于Python中的條件表達(dá)式 if x and y,在x為false的情況下y表達(dá)式的值將不再計(jì)算。而對(duì)于if x or y，當(dāng)x的值為true的時(shí)候?qū)⒅苯臃祷兀辉儆?jì)算y的值。因此編程中可以利用該特性，在 and邏輯中，將小概率發(fā)生的條件放在前面或者在or邏輯中，將大概率發(fā)生的時(shí)間放在前面，有助于性能的提升。

2. 節(jié)省空間，使得無(wú)線循環(huán)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)成為可能（延遲求值）。

延遲求值特別用于函數(shù)式編程語(yǔ)言中。在使用延遲求值的時(shí)候，表達(dá)式不在它被綁定到變量之后就立即求值，而是在該值被取用的時(shí)候求值。延遲求值的一個(gè)好處是能夠建立可計(jì)算的無(wú)限列表而沒(méi)有妨礙計(jì)算的無(wú)限循環(huán)或大小問(wèn)題。例如，可以建立生成無(wú)限斐波那契數(shù)列表的函數(shù)（經(jīng)常叫做“流”）。第n個(gè)斐波那契數(shù)的計(jì)算僅是從這個(gè)無(wú)限列表上提取出這個(gè)元素，它只要求計(jì)算這個(gè)列表的前n個(gè)成員。

惰性序列

Python的惰性序列多數(shù)指 iterator，其特點(diǎn)正如同上文所述，具有惰性計(jì)算特點(diǎn)的序列稱為惰性序列。

Python的iterator是一個(gè)惰性序列，意思是表達(dá)式和變量綁定后不會(huì)立即進(jìn)行求值，而是當(dāng)你用到其中某些元素的時(shí)候才去求某元素對(duì)的值。 惰性是指，你不主動(dòng)去遍歷它，就不會(huì)計(jì)算其中元素的值。

一句話理解：

迭代器的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是它不要求你事先準(zhǔn)備好整個(gè)迭代過(guò)程中所有的元素。

迭代器僅僅在迭代至某個(gè)元素時(shí)才計(jì)算該元素，而在這之前或之后，元素可以不存在或者被銷毀。

這個(gè)特點(diǎn)使得它特別適合用于遍歷一些巨大的或是無(wú)限的集合，比如幾個(gè)G的文件，或是斐波那契數(shù)列等等。

新聞標(biāo)題：python惰性函數(shù) python惰性序列
地址分享：http://chinadenli.net/article34/hgpdse.html

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