生成器（Generator）是Python中一种特殊的迭代器，允许我们以惰性（lazy）的方式来生成序列的元素。生成器主要是使用yield关键字来返回值，而不是像普通函数那样使用return返回。生成器函数在每次被调用时会暂停，并在下次调用时继续执行当前的位置，从而节省内存和提高效率。Python中有两种方式来使用生成器：1、使用生成...
实现一些常用的(惰性)列表操作 大部分操作迭代器/生成器的函数,我们都可以在itertoools中找到。但,我们这里还是要实现一些非常函数式的函数,方便以后的操作: 1. head head很简单,即取出(惰性)列表第一个元素: head=next 2. take take的目标是列表前N个值,这个可以实现成触发计算(转化成非惰性对象,一般为一个...
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.__name__ @property def _lazy_proper...
例如，可以建立生成无限斐波那契数列表的函数（经常叫做“流”）。第n个斐波那契数的计算仅是从这个无限列表上提取出这个元素，它只要求计算这个列表的前n个成员。惰性序列 Python的惰性序列多数指 iterator，其特点正如同上文所述，具有惰性计算特点的序列称为惰性序列。Python的iterator是一个惰性序列，意思...
Python函数式编程系列010:惰性列表之动手实现List 这篇文章,我们要动手实现一个List,不过和一般的文章不同,我们这里不用类来实现,而是用基本的数据结构,二元元组(a, b)和空元组()来实现。这两个都可以通过lambda直接定义出来,具体方法可以参考上一篇的内容。
Python中惰性计算的实现方式生成器:通过yield关键字实现惰性计算,每次调用生成器函数都会生成一个新的生成器对象迭代器:通过__iter__和__next__方法实现惰性计算,每次迭代都会生成一个新的迭代器对象惰性列表:通过__getitem__方法实现惰性计算,每次访问列表元素都会生成一个新的列表对象惰性字典:通过__getitem__方法...
所谓的惰性函数是类似懒加载的概念,在使用惰性函数后,计算与变量在需要使用时才会被加载,代码如下 object runmains{ def main(args: Array[String]): Unit = { lazy val sums = sum(10, 20)//lazy分配变量值会推迟分配 println("hello") println(sums) ...
API 接口:MLX 提供了一个与 NumPy 十分相似的 Python API,以及 C++ API。MLX API 与 PyTorch 相似,便于构建更复杂的模型。 灵活的函数变换:MLX 支持可组合的函数变换,能够实现自动微分、自动向量化以及计算图的优化。 惰性计算:MLX 中的计算是延迟执行的,仅在需要时才实际计算数组。
我们可以使用一个generator expression，分别传递函数和它们的参数，并只在生成器中求值，如下所示：...
大部分操作迭代器/生成器的函数,我们都可以在itertoools中找到。但,我们这里还是要实现一些非常函数式的函数,方便以后的操作: 1. head head很简单,即取出(惰性)列表第一个元素: head = next 2. take take的目标是列表前N个值,这个可以实现成触发计算(转化成非惰性对象,一般为一个值或者列表)或者不触发计算的...