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摘要：但值得注意的是，因?yàn)榈髦械拿總€(gè)值只能使用一次，就會得到同樣語句不同結(jié)果的例子見上。生成器模擬考慮一個(gè)文件之中出現(xiàn)某個(gè)單詞例如的句子個(gè)數(shù)，采用函數(shù)式的方法，顯然，如下模塊模塊提供了大量用于操作迭代器的函數(shù)。
常用的函數(shù) currying本篇文章是基于Joel Grus: Learning Data Science Using Functional Python視頻的筆記。
在Python中實(shí)現(xiàn)科里化的最佳方案是functools.partial。例如以下例子：
# 一般版本 def add1(x): return add(1, x) # FP的版本 add1_functional = partial(add, 1)reduce、map、filter
這幾個(gè)是常見的FP中處理列表的函數(shù)，在此不做介紹。
iterators（迭代器）注意：Python這得reduce在functools包中。
以下是個(gè)迭代器的例子：
In [4]: a = [1,3,4] In [5]: b = iter(a) In [6]: next(b) Out[6]: 1 In [7]: next(b) Out[7]: 3 In [8]: next(b) Out[8]: 4 In [9]: next(b) --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last)in () ----> 1 next(b) StopIteration:
迭代器的特點(diǎn)主要包括：
一次只用一個(gè)
只有需要時(shí)才會產(chǎn)生數(shù)據(jù)。
這兩個(gè)特點(diǎn)保證了其惰性的特點(diǎn)，而另一個(gè)好處是我們可以構(gòu)造無窮序列。
generator生成器生成器所要生成的結(jié)果其實(shí)就是迭代器，如下：
def lazy_integers(n = 0):
while True:
yield n
n += 1
xs = lazy_integers()
[next(xs) for _ in range(10)]
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[next(xs) for _ in range(10)]
# [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
上面的例子我們可以看出，生成器在此生成了一個(gè)無窮長度的序列，由于其惰性我們可以在有限內(nèi)存之中儲存這個(gè)無窮序列。
但值得注意的是，因?yàn)榈髦械拿總€(gè)值只能使用一次，就會得到同樣語句不同結(jié)果的例子（見上）。
squares = (x ** 2 for x in lazy_integers()) doubles = (x * x for x in lazy_integers()) next(squares) #0 next(squares) #1 next(squares) #4
我們發(fā)現(xiàn)使用tuple可以直接改變迭代器中的每個(gè)元素，這個(gè)特性很方便；但值得注意的是，不能寫成列表的形式，不然輸出值就不為惰性迭代器，就會引起內(nèi)存外溢。
生成器模擬pipeline考慮一個(gè)文件之中出現(xiàn)某個(gè)單詞（例如“prime”）的句子個(gè)數(shù)，采用函數(shù)式的方法，顯然，如下：
with open("a.txt", "r") as f:
lines = (line for line in f)
prime_lines = filter(lambda line: "prime" in line.lower(), lines)
line_count = len(list(prime_lines))
itertools模塊
itertools模塊提供了大量用于操作迭代器的函數(shù)。
| 函數(shù)名 | 參數(shù) | 作用 |
|---|---|---|
| count | [start=0], [step=1] | 輸出無窮序列(start, start + step, start + 2 * step...) |
| islice | seq, [start=0], stop, [step=1] | 輸出序列的切片 |
| tee | it, [n=2] | 復(fù)制序列，輸出為多個(gè)相同序列組成的元組 |
| repeat | elem, [n=forever] | 重復(fù)序列n次，輸出為一個(gè)repeat元素 |
| cycle | p | 無限重復(fù)cycle里的元素 |
| chain | p, q, ... | 迭代p里的元素，然后再迭代q的元素，... |
| accumulate | p, [func=add] | 返回(p[0], func(p[0], p[1]), func(func(p[0], p[1]), p[2])...) |
def take(n, it):
"""
將前n個(gè)元素固定轉(zhuǎn)為列表
"""
return [x for x in islice(it, n)]
def drop(n, it):
"""
剔除前n個(gè)元素
"""
return islice(it, n, None)
# 獲取序列的頭
head = next
# 獲取除第一個(gè)元素外的尾
tail = partial(drop, 1)
此外，很常見的另一個(gè)函數(shù)是獲得一個(gè)遞推的迭代器函數(shù)，即已知x, f，獲得(x, f(x), f(f(x)),...)
def iterate(f, x):
yield x
yield from iterate(f, f(x))
注意，要防止mutation，就是說到底復(fù)制的是指針還是指針代表的數(shù)，顯然下面的寫法是有問題的：
def iterate(f, x):
while True:
yield x
x = f(x)
一個(gè)簡單的避免方法是：
def iterate(f, x):
return accumulate(repeat(x), lambda fx, _:f(fx))
使iterate
def lazy_integers():
return iterate(add1, 0)
take(10, lazy_integers())
一個(gè)例子：斐波那契數(shù)列
基本寫法
def fib(n):
if n == 0: return 1
if n == 1: return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
[fib(i) for i in range(10)]
升級寫法——mutable but functional
def fibs():
a, b = 0, 1
while True:
yield b
a, b = b, a + b
take(10, fibs())
Haskell-Like 寫法
def fibs():
yield 1
yield 1
yield from map(add, fibs(), tail(fibs()))
take(10, fibs())
尾遞歸的haskell-like版本
def fibs():
yield 1
yield 1
fibs1, fibs2 = tee(fibs())
yield from map(add, fibs1, tail(fibs2))
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