Python 惰性求值 1. 惰性求值的概念 惰性求值(Lazy Evaluation),也称为延迟求值或按需求值,是一种仅在必要时才计算表达式值的技术。在惰性求值的环境中,表达式不会在其被定义时立即计算,而是直到其值真正被需要时(例如,通过某个操作或函数调用)才会被计算。这种技术有助于节省计算资源,特别是当表达式涉及复杂计算或...
4、流处理（Stream Processing）：在大数据计算中，除了离线的批量计算外，还有一类场景的使用越来越频繁，就是实时大数据处理，也可以理解为实时流式数据处理，数据像流水一样，是持续的流转的，比如用户行为日志、传感器的监测数据等。这些场景也适合惰性求值。基于生成器实现惰性求值 在Python中，要实现惰性求值，除了前...
这个属性只会计算一次,后面不会调用 这个就是「惰性求值」的概念,我们也把这种属性叫「惰性属性」。Python没有内置的惰性属性的概念,不过,我们可以很容易从网上找到一个实现(你也可以在我的Python-functional-programming中的lazy_evaluate.py中找到): def lazy_property(func): attr_name = "_lazy_" + func.__...
https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html?#object.__get__ 这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用,比如django中的 cached_property: 使用上与例子一致,如表单中的 changed_data : 讨论 在大部分情况下,让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能。当不需要这个属性时就能避免进行无意义的计...
python的惰性求值 python惰性计算 本文介绍了 python 的生成器,构造一些有趣的惰性计算程序,可以作为 python 函数式的基础。 1. iterator and generator 众所周知,python3 里面的 range 返回是一个对象而不是列表,它的前身是 python 2 的 xrange。python 2 里面的 range 会生成一个列表,当这个列表很大时,会有...
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”,除可以得到性能的提升外,惰性计算的最重要的好处是它...
惰性求值的⼩例⼦ 对于python的列表表达式，⼀般是⾮惰性的，会直接⽣成结果列表：print [x*x for x in xrange(5)]我们执⾏上⾯的命令，会直接⽣成列表[0, 1, 4, 9, 16]，但如果我们想让它成为惰性求值怎么办呢？可以这样：print (x*x for x in xrange(5))只需把中括号改为⼩括号...
Python中闭包的惰性求值 简单的案例 先来看一个使用Python实现闭包惰性求值的简单案例: defouter(): x= 1definner():print(x) x= 123returninner f=outer() f()#123 我们可以看到,闭包inner在outer执行时记录了产生它的时候外部环境的所有环境(其实就是变量x),然后在执行闭包(执行f())的时候寻找外部环境最...
这种直到需要时才求值的求值策略我们称之为惰性求值(lazy evaluation)或按需调用(call-by-need)[2][3][4]。与之相反的是所谓的急切求值(eager evaluation),也即表达式立即进行求值(除非被包裹在特殊形式中)。 注:事实上,future、promise、delay和deferred等来自函数式编程的特性已经被许多语言的并发模块所吸纳[5]...