关于 Python 列表推导的疑惑
关于
Python list comprehension 其实就是 generator.
该怎么理解?
另外 map filter、generator 也让人挺不解的,求python 大牛都给解释下。这么设计的缘由是什么?
回答:
首先关于问题里面引用的那句话:不要这样理解,会把自己绕进去,而且也不准确。
这个问题要往简单来看。对于一个简单的 list comprehension [x**2 for x in range(10)]
,它等价于:
l = []for x in range(10):
l.append(x**2)
所以,list comprehension 只是一个语法糖,能让容器的初始化变得更加简洁,但它本质上还是在往容器里不断塞东西。(当然,由于这个语法存在,python 也可以针对性的优化性能,性能会比自己 append
好一些)
List comprehensions provide a concise way to create lists.
List comprehensions 提供了一种简洁明了的方式来创建
list
。来自 python 官方文档
它跟 generator 概念不一样,如果要说的话,迭代器(iterator)可能才是描述 x**2 for x in range(10)
这种语法的正确方法,虽然它的名字确实叫做 generator expression。
其次,什么是 generator。
这个概念本身是很晦涩,如果初学不要强行理解。
简单说它就是一个数据生成器,或者精确点说,它是个调用者可控的迭代器(iterator),仅此而已。
Generator 函数就像一个扭蛋机,使用者每次投入一枚硬币它就吐出一颗扭蛋。
- 扭蛋机不知道也不关心使用者是谁
- 使用者不知道也不关心下次吐出的扭蛋是什么
- 当使用想要扭蛋的时候就投币,立即就会出一个扭蛋,或者告诉他已经没有库存了
- 当使用者不需要扭蛋的时候,他就可以一直无视这个扭蛋机
这样设计的好处是,耦合低和可控。
至于 generator 的高级用法,比如模拟 coroutine 什么的,可以暂时无视。
最后,关于 map
、filter
等函数的设计思路。
从 generator 的特性可以看出,它所能表达的只能是一种顺序输出的情况,无法后悔,除非从头开始。
这就像一条工厂的流水线,只能向前不能后退。
如果我们有这样一条流水线,我们能做什么呢?
- 流水线的入口接着一个 generator,源源不断的从 generator 输出到流水线
- 我们可以对流水线上的东西进行加工,一块钢板在上面锉一下变成某米的后盖,这就是
map
- 我们可以把流水线上的残次品扔掉,这就是
filter
流水线生产是工业时代智慧体现,能够将执行效率做到最高,并且流水线上各个环节都没有耦合性,它的合理性相当明显。
回答:
这样处理主要是 Lazy
求值的做法
设想一些应用场景,你需要对1000万个斐波那切数相加求和。
- 一种方法是先用一个列表,写一个函数,直接生成1000万个个斐波那切数,然后再把1000万个存储,然后迭代这个list的每一个数进行叠加求和。(先生成,再处理)
- 另外一种方式就是,写一个能按照要求,每次生成一个斐波那切数函数,求和的过程为每调用函数,生成一个斐波那切数,然后进行求和一次。(一边生成一遍处理)
第二种方法,就是一种 lazy
的方式,也就是 python
惯用的 generator
回答:
不知道题主这句话是从何得来的,我测试的Python2.7就是转化成for函数而已如下.
不知道Py3.*中是否也是如此(可能变了吧)
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