Hướng dẫn does python support functional programming - python có hỗ trợ lập trình chức năng không

Giới thiệu¶

Phần này giải thích khái niệm cơ bản về lập trình chức năng; Nếu bạn chỉ quan tâm đến việc tìm hiểu về các tính năng ngôn ngữ Python, hãy bỏ qua phần tiếp theo trên các trình lặp.Iterators.

Ngôn ngữ lập trình hỗ trợ phân tách các vấn đề theo nhiều cách khác nhau:

• Hầu hết các ngôn ngữ lập trình là thủ tục: các chương trình là danh sách các hướng dẫn cho máy tính phải làm gì với đầu vào của chương trình. C, Pascal, và thậm chí vỏ Unix là ngôn ngữ thủ tục.procedural: programs are lists of instructions that tell the computer what to do with the program’s input. C, Pascal, and even Unix shells are procedural languages.

• Trong các ngôn ngữ khai báo, bạn viết một đặc điểm kỹ thuật mô tả vấn đề cần giải quyết và việc thực hiện ngôn ngữ tìm ra cách thực hiện tính toán hiệu quả. SQL là ngôn ngữ khai báo mà bạn có thể quen thuộc nhất; Một truy vấn SQL mô tả tập dữ liệu bạn muốn truy xuất và động cơ SQL quyết định có nên quét các bảng hay sử dụng các chỉ mục, mà các phân nhóm nên được thực hiện trước tiên, v.v.declarative languages, you write a specification that describes the problem to be solved, and the language implementation figures out how to perform the computation efficiently. SQL is the declarative language you’re most likely to be familiar with; a SQL query describes the data set you want to retrieve, and the SQL engine decides whether to scan tables or use indexes, which subclauses should be performed first, etc.

• Các chương trình hướng đối tượng thao túng các bộ sưu tập của các đối tượng. Các đối tượng có trạng thái nội bộ và các phương thức hỗ trợ truy vấn hoặc sửa đổi trạng thái nội bộ này theo một cách nào đó. Smalltalk và Java là các ngôn ngữ hướng đối tượng. C ++ và Python là các ngôn ngữ hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, nhưng don don buộc phải sử dụng các tính năng hướng đối tượng. programs manipulate collections of objects. Objects have internal state and support methods that query or modify this internal state in some way. Smalltalk and Java are object-oriented languages. C++ and Python are languages that support object-oriented programming, but don’t force the use of object-oriented features.

• Lập trình chức năng phân tách một vấn đề thành một tập hợp các chức năng. Lý tưởng nhất, các chức năng chỉ lấy đầu vào và tạo ra các đầu ra, và don lồng có bất kỳ trạng thái nội bộ nào ảnh hưởng đến đầu ra được tạo ra cho một đầu vào nhất định. Các ngôn ngữ chức năng nổi tiếng bao gồm họ ML (ML tiêu chuẩn, OCAML và các biến thể khác) và Haskell. programming decomposes a problem into a set of functions. Ideally, functions only take inputs and produce outputs, and don’t have any internal state that affects the output produced for a given input. Well-known functional languages include the ML family (Standard ML, OCaml, and other variants) and Haskell.

Các nhà thiết kế của một số ngôn ngữ máy tính chọn để nhấn mạnh một cách tiếp cận cụ thể để lập trình. Điều này thường gây khó khăn cho việc viết các chương trình sử dụng một cách tiếp cận khác. Các ngôn ngữ khác là các ngôn ngữ đa Paradigm hỗ trợ một số phương pháp khác nhau. Lisp, C ++ và Python là đa Paradigm; Bạn có thể viết các chương trình hoặc thư viện chủ yếu là thủ tục, hướng đối tượng hoặc chức năng trong tất cả các ngôn ngữ này. Trong một chương trình lớn, các phần khác nhau có thể được viết bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau; GUI có thể được định hướng đối tượng trong khi logic xử lý là thủ tục hoặc chức năng chẳng hạn.

Trong một chương trình chức năng, đầu vào chảy qua một tập hợp các chức năng. Mỗi chức năng hoạt động trên đầu vào của nó và tạo ra một số đầu ra. Kiểu chức năng không khuyến khích các chức năng với các tác dụng phụ sửa đổi trạng thái bên trong hoặc thực hiện các thay đổi khác có thể nhìn thấy trong giá trị trả về chức năng. Các chức năng không có tác dụng phụ nào được gọi là hoàn toàn chức năng. Tránh các tác dụng phụ có nghĩa là không sử dụng các cấu trúc dữ liệu được cập nhật khi một chương trình chạy; Mỗi chức năng đầu ra chỉ phải phụ thuộc vào đầu vào của nó.purely functional. Avoiding side effects means not using data structures that get updated as a program runs; every function’s output must only depend on its input.

Một số ngôn ngữ rất nghiêm ngặt về độ tinh khiết và don thậm chí còn có các câu lệnh gán như

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

Các chương trình Python được viết theo phong cách chức năng thường giành chiến thắng đi đến cực đoan trong việc tránh tất cả I/O hoặc tất cả các bài tập; Thay vào đó, họ sẽ cung cấp một giao diện xuất hiện chức năng nhưng sẽ sử dụng các tính năng không chức năng bên trong. Ví dụ, việc thực hiện một hàm vẫn sẽ sử dụng các bài tập cho các biến cục bộ, nhưng won đã sửa đổi các biến toàn cầu hoặc có các tác dụng phụ khác.

Lập trình chức năng có thể được coi là ngược lại với lập trình hướng đối tượng. Các đối tượng là những viên nang nhỏ chứa một số trạng thái nội bộ cùng với một tập hợp các cuộc gọi phương thức cho phép bạn sửa đổi trạng thái này và các chương trình bao gồm thực hiện đúng các thay đổi trạng thái. Lập trình chức năng muốn tránh các thay đổi trạng thái càng nhiều càng tốt và hoạt động với dữ liệu chảy giữa các chức năng. Trong Python, bạn có thể kết hợp hai cách tiếp cận bằng cách viết các chức năng lấy và trả về các trường hợp biểu thị các đối tượng trong ứng dụng của bạn (tin nhắn e-mail, giao dịch, v.v.).

Thiết kế chức năng có vẻ như là một ràng buộc kỳ lạ để làm việc theo. Tại sao bạn nên tránh các đối tượng và tác dụng phụ? Có những lợi thế về mặt lý thuyết và thực tế đối với phong cách chức năng:

• Khả năng cung cấp chính thức.

• Modularity.

• Composability.

• Dễ gỡ lỗi và thử nghiệm.

Tereratorators¶

Tôi sẽ bắt đầu bằng cách nhìn vào một tính năng ngôn ngữ Python mà một nền tảng quan trọng để viết các chương trình theo phong cách chức năng: iterators.

Một trình lặp là một đối tượng đại diện cho một luồng dữ liệu; Đối tượng này trả về dữ liệu một phần tử tại một thời điểm. Trình lặp Python phải hỗ trợ một phương thức gọi là

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

Hàm

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

Bạn có thể thử nghiệm giao diện lặp theo cách thủ công:

>>> L = [1, 2, 3]
>>> it = iter(L)
>>> it  
<...iterator object at ...>
>>> it.__next__()  # same as next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration
>>>

Python mong đợi các đối tượng có thể lặp lại trong một số bối cảnh khác nhau, quan trọng nhất là tuyên bố

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Trình lặp có thể được vật chất hóa dưới dạng danh sách hoặc bộ dữ liệu bằng cách sử dụng các hàm xây dựng

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Trình tự Giải nén cũng hỗ trợ các trình lặp lại: Nếu bạn biết trình lặp sẽ trả lại n phần tử, bạn có thể giải nén chúng thành một n-tuple:

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

Các chức năng tích hợp như

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

Lưu ý rằng bạn chỉ có thể đi về phía trước trong một trình lặp; Không có cách nào để có được phần tử trước đó, đặt lại trình lặp hoặc tạo một bản sao của nó. Các đối tượng Iterator có thể tùy chọn cung cấp các khả năng bổ sung này, nhưng giao thức Iterator chỉ chỉ định phương thức

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for line in file:
    # do something for each line
    ...

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for line in file:
    # do something for each line
    ...

>>> line_list = ['  line 1\n', 'line 2  \n', ' \n', '']

>>> # Generator expression -- returns iterator
>>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)

>>> # List comprehension -- returns list
>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]

>>> line_list = ['  line 1\n', 'line 2  \n', ' \n', '']

>>> # Generator expression -- returns iterator
>>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)

>>> # List comprehension -- returns list
>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]

>>> line_list = ['  line 1\n', 'line 2  \n', ' \n', '']

>>> # Generator expression -- returns iterator
>>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)

>>> # List comprehension -- returns list
>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for line in file:
    # do something for each line
    ...

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

Biểu thức máy phát và danh sách toàn diện

Hai hoạt động phổ biến trên đầu ra của Iterator là 1) thực hiện một số hoạt động cho mọi yếu tố, 2) chọn một tập hợp con của các phần tử đáp ứng một số điều kiện. Ví dụ, được đưa ra một danh sách các chuỗi, bạn có thể muốn loại bỏ khoảng trắng kéo dài từ mỗi dòng hoặc trích xuất tất cả các chuỗi chứa một chuỗi con nhất định.

Danh sách các biểu thức toàn diện và trình tạo (Mẫu ngắn: List ListComps và và GenExps,) là một ký hiệu ngắn gọn cho các hoạt động đó, được mượn từ ngôn ngữ lập trình chức năng Haskell (https://www.haskell.org/). Bạn có thể tước tất cả khoảng trắng từ một luồng chuỗi với mã sau:

>>> line_list = ['  line 1\n', 'line 2  \n', ' \n', '']

>>> # Generator expression -- returns iterator
>>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)

>>> # List comprehension -- returns list
>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]

Bạn chỉ có thể chọn các yếu tố nhất định bằng cách thêm điều kiện

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

Với sự hiểu biết danh sách, bạn lấy lại một danh sách Python;

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

Các biểu thức của máy phát được bao quanh bởi dấu ngoặc đơn ((()) và các toàn bộ danh sách được bao quanh bởi các dấu ngoặc vuông ([[] []). Biểu thức của máy phát có biểu mẫu:

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Một lần nữa, đối với một danh sách hiểu chỉ các dấu ngoặc bên ngoài là khác nhau (dấu ngoặc vuông thay vì dấu ngoặc đơn).

Các yếu tố của đầu ra được tạo sẽ là các giá trị liên tiếp của

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

Biểu thức của máy phát luôn phải được viết bên trong dấu ngoặc đơn, nhưng dấu ngoặc đơn báo hiệu một cuộc gọi chức năng cũng được tính. Nếu bạn muốn tạo một trình lặp sẽ được truyền ngay lập tức cho một hàm bạn có thể viết:

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Các mệnh đề

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Để đặt nó một cách khác, một biểu thức hiểu biết hoặc biểu thức tạo danh sách tương đương với mã Python sau:

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Điều này có nghĩa là khi có nhiều mệnh đề

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Để tránh đưa ra một sự mơ hồ vào ngữ pháp Python, nếu

>>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
...                  if line != ""]

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Máy phát điện

Máy phát điện là một lớp đặc biệt của các chức năng đơn giản hóa nhiệm vụ viết trình lặp. Các hàm chính quy tính một giá trị và trả về nó, nhưng các trình tạo trả về một trình lặp trả về một luồng giá trị.

Bạn không nghi ngờ gì khi quen thuộc với cách các chức năng thường xuyên gọi hoạt động trong Python hoặc C. Khi bạn gọi một hàm, nó sẽ nhận được một không gian tên riêng nơi các biến cục bộ của nó được tạo. Khi hàm đạt đến câu lệnh

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Ở đây, ví dụ đơn giản nhất về hàm máy phát:

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Bất kỳ chức năng nào chứa từ khóa

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Khi bạn gọi hàm máy phát, nó không trả về một giá trị duy nhất; Thay vào đó, nó trả về một đối tượng Trình tạo hỗ trợ giao thức Iterator. Khi thực hiện biểu thức

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for line in file:
    # do something for each line
    ...

Ở đây, một cách sử dụng mẫu của trình tạo

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Bạn cũng có thể viết

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Bên trong hàm máy phát,

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for line in file:
    # do something for each line
    ...

Bạn có thể đạt được hiệu ứng của các trình tạo theo cách thủ công bằng cách viết lớp của riêng bạn và lưu trữ tất cả các biến cục bộ của trình tạo dưới dạng các biến thể hiện. Ví dụ: trả lại danh sách các số nguyên có thể được thực hiện bằng cách đặt

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Bộ thử nghiệm được bao gồm trong thư viện Python, LIB/TEST/TEST_GENERATORS.PY, chứa một số ví dụ thú vị hơn. Ở đây, một máy phát điện thực hiện một bộ phận theo thứ tự của một cây bằng cách sử dụng các máy phát điện đệ quy.

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Hai ví dụ khác trong

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Chức năng tích hợp sẵn¶

Hãy cùng tìm kiếm chi tiết hơn tại các chức năng tích hợp thường được sử dụng với các trình lặp.

Hai trong số các chức năng tích hợp của Python,

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Tất nhiên bạn có thể đạt được hiệu ứng tương tự với sự hiểu biết danh sách.

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Điều này cũng có thể được viết như một danh sách hiểu danh sách:

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

(Để thảo luận chi tiết hơn về phân loại, hãy xem cách sắp xếp cách.)Sorting HOW TO.)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

A

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Nó không xây dựng một danh sách trong bộ nhớ và làm cạn kiệt tất cả các trình lặp đầu vào trước khi quay lại; Thay vào đó, các bộ dữ liệu được xây dựng và trả lại chỉ khi chúng được yêu cầu. (Thuật ngữ kỹ thuật cho hành vi này là đánh giá lười biếng.)

Trình lặp này được dự định sẽ được sử dụng với các vòng lặp có cùng độ dài. Nếu các vòng lặp có độ dài khác nhau, luồng kết quả sẽ có cùng chiều dài với độ ngắn nhất có thể đi được.

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

Tuy nhiên, bạn nên tránh làm điều này bởi vì một yếu tố có thể được lấy từ các trình lặp dài hơn và bị loại bỏ. Điều này có nghĩa là bạn có thể tiếp tục sử dụng các trình lặp hơn nữa vì bạn có nguy cơ bỏ qua một yếu tố bị loại bỏ.

Mô -đun itertools

Mô -đun

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Các chức năng của mô -đun rơi vào một vài lớp rộng:

• Các chức năng tạo ra một trình lặp mới dựa trên một trình lặp hiện có.

• Các chức năng để xử lý các yếu tố Iterator là đối số chức năng.

• Các chức năng để chọn các phần của đầu ra Iterator.

• Một chức năng để nhóm một đầu ra của iterator.

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Mô -đun functools

Mô-đun

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Đối với các chương trình được viết theo kiểu chức năng, đôi khi bạn muốn xây dựng các biến thể của các chức năng hiện có có một số tham số được điền. Hãy xem xét hàm Python

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Chất xây dựng cho

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Ở đây, một ví dụ nhỏ nhưng thực tế:

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

for line in file:
    # do something for each line
    ...

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

Nếu bạn sử dụng

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m:
...     print(key, m[key])
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 4
May 5
Jun 6
Jul 7
Aug 8
Sep 9
Oct 10
Nov 11
Dec 12

Tuy nhiên, đối với nhiều cách sử dụng của

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Một chức năng liên quan là

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)

Các chức năng nhỏ và biểu thức Lambda

Khi viết các chương trình theo phong cách chức năng, bạn sẽ thường cần các chức năng nhỏ hoạt động như các vị ngữ hoặc kết hợp các yếu tố theo một cách nào đó.

Nếu có một python tích hợp hoặc một hàm mô-đun phù hợp, bạn không cần phải xác định một chức năng mới: tất cả:

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Nếu chức năng bạn cần không tồn tại, bạn cần phải viết nó. Một cách để viết các chức năng nhỏ là sử dụng biểu thức

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Một giải pháp thay thế là chỉ sử dụng câu lệnh

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Thay thế nào là thích hợp hơn? Đó là một câu hỏi về phong cách; Khóa học thông thường của tôi là tránh sử dụng

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Một lý do cho sở thích của tôi là

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Bạn có thể tìm ra nó, nhưng cần có thời gian để giải quyết biểu thức để tìm ra những gì đang diễn ra. Sử dụng các câu lệnh

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Nhưng sẽ là tốt nhất nếu tôi chỉ đơn giản là sử dụng vòng lặp

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Hoặc

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Nhiều cách sử dụng của

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

>>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
>>> for i in S:
...     print(i)
2
3
5
7
11
13

Fredrik Lundh đã từng đề xuất bộ quy tắc sau để tái cấu trúc sử dụng

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

1. Viết một hàm Lambda.

2. Viết một bình luận giải thích những gì cái quái mà Lambda làm.

3. Nghiên cứu nhận xét trong một thời gian, và nghĩ về một cái tên nắm bắt được bản chất của nhận xét.

4. Chuyển đổi Lambda thành một câu lệnh DEF, sử dụng tên đó.

5. Loại bỏ nhận xét.

Tôi thực sự thích những quy tắc này, nhưng bạn có thể tự do không đồng ý về việc phong cách không có Lambda này có tốt hơn hay không.

Sửa đổi Lịch sử và Lời cảm ơn

Tác giả muốn cảm ơn những người sau đây đã đưa ra đề xuất, sửa chữa và hỗ trợ với các bản nháp khác nhau của bài viết này: Ian Bicking, Nick Coghlan, Nick Efford, Raymond Hettinger, Jim Jewett, Mike Krell, Leandro Lameiro, Jussi Salmela, Collin Winter, Blake Winton.

Phiên bản 0.1: Đăng ngày 30 tháng 6 năm 2006.

Phiên bản 0.11: Đăng ngày 1 tháng 7 năm 2006. Sửa lỗi đánh máy.

Phiên bản 0.2: Được đăng ngày 10 tháng 7 năm 2006. Các phần GenExp và ListComp hợp nhất thành một. Sửa lỗi đánh máy.

Phiên bản 0.21: Đã thêm nhiều tài liệu tham khảo được đề xuất trong danh sách gửi thư gia sư.

Phiên bản 0.30: Thêm một phần trên mô -đun

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Người giới thiệu¶

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

for line in file:
    # do something for each line
    ...

for i in iter(obj):
    print(i)

for i in obj:
    print(i)