什么是惰性求值？（python基础）

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本文介绍了惰性求值的概念及应用，通过示例解释了如何利用惰性求值提高程序效率。例如，在布尔运算中，当能确定最终结果时会跳过不必要的计算。

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 惰性求值：就是在需要是才进行求值的计算方式，比如  a and b 如果a 为0则不需要去计算b是否为真同理a or b 如果a为1则不需要去计算b是否为真。

【python】惰性求值是什么意思（附例子）
不负时光可怜人
05-08 1515
比如，and和or具有惰性求值特点，只计算必须计算的表达式。 >>> 3>5 and a>3 #注意，此时并没有定义变量a False >>> 3>5 or a>3 #3>5的值为False，所以需要计算后面表达式 NameError: name 'a' is not defined >>> 3<5 or a>3 #3<5的值为True，不需要计算后
惰性求值的简单介绍
dsl200970的博客
04-12 1943
惰性求值意味着当我们对RDD调用转化操作（例如调用filter() ）时，操作不会立即执行。Spark会在内部记录下所要执行的操作的相关信息。所以我们这时不应该把RDD看作存放着特定数据的数据集，而要把每个RDD当作我们通过转化操作构建出来的、记录如何计算数据的指令列表。把数据读取到RDD的操作也同样是惰性的。因此，当我们调用sc.textFile(...) 时，数据并没有被读取到内存中，而是要在
惰性求值
xuzhichao123456的博客
01-05 2981
惰性求值的意思是在运行计算代码时，直到执行该代码时才进行求值。例如： and和or这两个逻辑运算符就具有惰性特点 0 and 5结果为0，因为0为假，而and两边的值必须都为真才为真，所以5不会执行。 1 or 0结果为1，因为1为真，而or两边只要一个为真则表达式为真，所以0不会被执行到。 ...
网络编程笔记
Initial_Qu
06-17 1409
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout) 阻塞监听。cat /proc/sys/fs/file-max --> 查看当前计算机所能打开的最大文件个数。events：【数组】，传出参数，满足监听条件的那些fd结构体 可以不用轮询查事件了。ulimit -a 当前用户下的进程，默认打开文件描述符的个数。EPOLL_CTL_MOD 修改fd在 监听红黑树上的监听事件。
惰性求值？
SUN
04-29 780
先写下来，再研究var test= [1,3,4][0,length];alert(test);=>var test= [1,3,4][0],[1,3,4][length];alert(test);  返回结果为3   var b=(2,1);alert(b);返回1
Python 中的惰性求值
加百力 的技术博客
12-15 2905
惰性求值是一种实用的编程技术，它可以优化程序的性能。在 Python 中，可以使用生成器来实现惰性求值。通过构建惰性过滤器等工具可以使得代码更加简洁和易于理解。
Python生成器与函数式编程：惰性求值的艺术
AI天才研究院
06-17 316
在Python的世界里，生成器是一个被低估的“性能魔法”——它用极简的语法（yield关键字）实现了惰性求值（Lazy Evaluation）的核心思想，让我们能像处理有限数据一样轻松驾驭无限序列或超大数据集。本文将从生活场景出发，逐步拆解生成器的底层逻辑，结合函数式编程的延迟计算哲学，探讨如何用生成器解决内存爆炸、数据流处理等实际问题，并揭示这门“惰性艺术”的未来潜力。无论你是Python新手还是资深开发者，读完本文都能掌握生成器的精髓，并学会在项目中灵活运用。
Python中的函数式编程与惰性求值
本章将对函数式编程和惰性求值的概念进行定义和解释，并探讨在Python中如何结合使用这两种编程范式。 ## 定义函数式编程和惰性求值的概念 函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免使用可变...
Python 编程基础知识与核心概念详解
12-18
生成器表达式则是惰性求值的列表推导式，使用小括号()而不是方括号[]，用于创建生成器对象。 十二、常用库的使用方法 Python标准库包含大量用于各种任务的库，如os用于操作系统交互、json用于处理JSON数据、...
Python生成器优化指南：实现惰性求值与内存效率提升的4大技巧
[Python生成器优化指南：实现惰性求值与内存效率提升的4大技巧](https://blog.finxter.com/wp-content/uploads/2022/12/image-180-1024x576.png) # 1. Python生成器的基本概念与优势 生成器（Generator）是Python...
python基础知识思维导图
05-08
- `and`和`or`具有惰性求值的特性。 #### 六、补充说明 - **海象运算符(`:=`)**: 是一种新引入的操作符，可以在某些上下文中替代传统的赋值操作。 - **不支持的运算符**: Python不支持`++`和`--`运算符。 #### ...
Python中的优化：惰性求值详解
云中寻雾的博客
09-04 4026
惰性求值，也就是延迟求值，表达式不会在它被绑定到变量之后就立即求值，而是等用到时再求值。这个特性可以解决一些巨大甚至无限的集合列表，如菲波那切数列、几十G的文件等等。延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。 Python 中的很多方法没有直接返回列表，而是返回了一个可迭代的generator (生成器)对象，这便是python的惰性求值，因为在创建一个...
关于Python的惰性求值与惰性序列
weixin_30614109的博客
03-14 342
关于Python的惰性求值与惰性序列 一句话理解： 迭代器的一个优点就是它不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。 迭代器仅仅在迭代至某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。 这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。 这个特点被称为延迟计算或惰性求值(Lazy eval...
Python 的惰性求值与惰性序列
weixin_42102929的博客
07-23 3058
惰性求值 在编程语言理论中，惰性求值（英语：Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。它有两个相关而又有区别的含意，可以表示为“延迟求值”和“最小化求值”。 避免不必要的计算，带来性能的提升（最小化求值）。  对于Python中的条件表达式 if x and y,在...
python中and和or的惰性求值特点_Python学习之惰性求值
weixin_39823269的博客
12-04 501
展开全部惰性求值，也就32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365636634是延迟求值，表达式不会在它被绑定到变量之后就立即求值，而是等用到时再求值。这个特性可以解决一些巨大甚至无限的集合列表，如菲波那切数列、几十G的文件等等。延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。Python中的很多方法没有...
Java8-惰性求值
Roger_CoderLife的博客
11-15 859
什么是惰性求值（惰性计算） 惰性求值也叫惰性计算、延迟求职，在函数式编程语言中随处可见。可以这样通俗地理解为：**不对给出的表达式立即计算并返回值，而是在这个值需要被用到的时候才会计算。**这个是个人理解，有关专业的术语定义请参考百度百科：https://baike.baidu.com/item/惰性计算 什么是及早求值（热情求值） 和惰性求值相反的是及早求值（热情求值），这是在大多数编程语...
【转】惰性求值
weixin_34252686的博客
03-09 232
从之前的几篇博文里面你也许已经看到了，Haskell 其实是问题相当严重的语言，然而这些问题却没有引起足够的重视。我能看到的 Haskell 的问题在于： 复杂的基于缩进的语法，使得任何编辑器都不能高效的编辑 Haskell 程序，并且使得语法分析难度加倍。对这个观点，请参考我的博文《谈语法》以及我的英文博文《Layout Syntax Considered Harmful》。 “纯函数式...
python惰性求值_C#函数式编程中的惰性求值详解
weixin_39837124的博客
12-05 124
惰性求值在开始介绍今天要讲的知识之前，我们想要理解严格求值策略和非严格求值策略之间的区别，这样我们才能够深有体会的明白为什么需要利用这个技术。首先需要说明的是C#语言小部分采用了非严格求值策略，大部分还是严格求值策略。首先我们先演示非严格求值策略的情况，我们先在控制台项目中写一个DoOneThing方法。然后在Main方法中写入下面这串代码：然后我们运行程序，会发现DoOneThing方法并没有执...
【Java基础系列】什么是惰性求值?
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08-09 9168
惰性求值（Lazy Evaluation）是一种编程语言的特性，它在需要运算结果时才会进行计算，而不是在定义时就立即计算。这种方式可以避免不必要的计算，提高程序的效率。惰性求值通常用于函数式编程语言中，其中函数是一等公民，并且函数可以作为参数传递给其他函数。在惰性求值中，函数可以返回一个表达式，而不是一个具体的值。只有当这个表达式被需要时，才会对其进行计算并返回结果。这种方法可以减少计算的次数，尤其是在处理大规模数据集时非常有效。在这个例子中，filter 函数返回一个新的列表，包含满足条件的元素。
python yield是什么？
最新发布
06-26
<think>我们正在讨论Python中的yield关键字。根据引用内容，yield是用于创建生成器（Generator）的关键字，它允许函数返回一个生成器对象，该对象可以逐个产生值，而不是一次性返回所有值。这种机制称为惰性求值，可以节省内存，特别适合处理大数据或流式数据。关键点总结：1.基本用法：在函数中使用yield语句，该函数就变成了生成器函数。调用生成器函数时，它返回一个生成器对象，而不立即执行函数体。每次调用next()（或使用for循环迭代）时，函数从上次yield的位置继续执行，直到遇到下一个yield。2.生成器可以暂停和恢复：每次执行到yield时，函数暂停并返回yield后面的值；下次从暂停处继续执行。3.高级功能：-使用send()方法可以向生成器发送值（发送的值会成为当前yield表达式的结果）。-使用yieldfrom可以委托给另一个生成器（子生成器），用于简化嵌套生成器的操作。-生成器可以处理异常（通过throw()方法）。4.使用场景：处理大数据集（避免一次性加载所有数据到内存）、流式处理、无限序列、惰性求值等。示例代码（参考引用中的示例）：示例1：基础生成器```pythondefsimple_generator():yield1yield2yield3gen=simple_generator()print(next(gen))#输出：1print(next(gen))#输出：2print(next(gen))#输出：3```示例2：使用循环的生成器```pythondefmygenerater(n):foriinrange(n):print('开始生成...')yieldiprint('完成一次...')g=mygenerater(3)print(next(g))#输出：开始生成...然后输出0print(next(g))#输出：完成一次...开始生成...然后输出1print(next(g))#输出：完成一次...开始生成...然后输出2#再调用next(g)会抛出StopIteration异常，因为已经生成完毕```示例3：使用yieldfrom展开嵌套序列（引用2）```pythonfromtypingimportIterabledefflatten(items,ignore_types=(str,bytes)):forxinitems:ifisinstance(x,Iterable)andnotisinstance(x,ignore_types):yieldfromflatten(x)#递归委托给子生成器else:yieldxguys=['lily','alen',['john','tom','jeffery'],['chris','amy']]forxinflatten(guys):print(x,end='\t')#输出：lilyalenjohntomjefferychrisamy```示例4：使用send与生成器交互```pythondefgenerator_with_send():value=yield'First'yieldf'Yousent:{value}'g=generator_with_send()print(next(g))#输出：'First'，启动生成器（此时停在第一个yield）print(g.send('Hello'))#发送'Hello'，生成器内部value='Hello'，然后执行到下一个yield，输出：'Yousent:Hello'```注意事项：-生成器函数第一次调用时，需要使用next()或send(None)来启动（启动后停在第一个yield处）。-当生成器执行完毕（函数执行到return或函数末尾），会抛出StopIteration异常。在for循环中，这个异常会被自动处理。-生成器只能遍历一次，遍历完后就不能再使用了。总结：yield关键字使得函数变为生成器，实现了按需生成值，节省内存。它支持暂停和恢复，并且可以通过send、yieldfrom等实现更复杂的控制流和数据流。§§相关问题§§1.Python生成器与普通函数的区别是什么？2.如何使用yieldfrom简化生成器嵌套？3.生成器在内存管理上有哪些优势？4.如何向生成器发送值（使用send方法）？5.生成器处理异常的方法是什么？</think>### Python `yield`关键字的作用及用法详解 #### 一、核心作用 `yield`是Python生成器（Generator）的核心关键字，主要功能： 1. **惰性求值** 函数执行到`yield`时暂停，返回当前值但不终止函数，下次调用时从中断处继续执行[^5]。 2. **内存高效** 逐个生成值，避免一次性加载所有数据到内存，适合处理大数据流[^1]。 3. **状态保留** 函数内部状态（变量值、执行位置）会被自动保存[^4]。 #### 二、基础用法示例 ```python def simple_generator(): yield 1 yield 2 yield 3 gen = simple_generator() print(next(gen)) # 输出: 1 print(next(gen)) # 输出: 2 print(next(gen)) # 输出: 3 ``` > 每次调用`next()`恢复执行直到遇到下一个`yield`[^4]。 #### 三、高级功能 1. **`yield from`（嵌套生成器）** 展开嵌套序列（如多层列表）： ```python from typing import Iterable def flatten(items): for x in items: if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, str): yield from flatten(x) # 委托给子生成器 else: yield x data = ['a', ['b', ['c', 'd']]] print(list(flatten(data))) # 输出: ['a', 'b', 'c', 'd'] ``` > `yield from`递归处理子序列[^2]。 2. **双向通信（`send()`）** 向生成器发送数据： ```python def interactive_gen(): print("Start") x = yield "Ready" print(f"Received: {x}") yield "Done" g = interactive_gen() print(next(g)) # 输出: "Start" → "Ready" print(g.send(100)) # 输出: "Received: 100" → "Done" ``` > 首次需用`next()`启动，之后用`send(value)`传递值[^1]。 #### 四、典型应用场景 1. **大数据流处理** 逐行读取超大文件： ```python def read_large_file(filename): with open(filename) as f: while line := f.readline(): yield line.strip() # 使用示例（内存占用恒定） for line in read_large_file("huge_data.txt"): process(line) # 逐行处理 ``` 2. **无限序列生成** 斐波那契数列生成器： ```python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b fib = fibonacci() print(next(fib)) # 0 print(next(fib)) # 1 print(next(fib)) # 1 ``` 3. **状态机实现** 简化复杂状态流转： ```python def traffic_light(): states = ["RED", "GREEN", "YELLOW"] index = 0 while True: yield states[index] index = (index + 1) % len(states) light = traffic_light() print(next(light)) # RED print(next(light)) # GREEN ``` #### 五、注意事项 1. 生成器**只能迭代一次**，耗尽后需重新创建[^5]。 2. 使用`try...finally`确保资源释放： ```python def safe_generator(): try: yield "Resource opened" # ...操作资源 finally: print("释放资源") # 即使生成器提前关闭也会执行 ``` #### 六、与普通函数对比 | 特性 | 普通函数 | 生成器函数 | |--------------|------------------|-------------------| | 返回值 | `return`单次返回 | `yield`多次返回值 | | 内存占用 | 一次性加载结果 | 按需生成 | | 执行状态 | 每次调用重置 | 保留暂停状态 | | 适用场景 | 确定结果集 | 流式数据/大集合 | > 生成器本质是实现了迭代器协议（`__iter__`和`__next__`）的语法糖[^5]。
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