Python Dict理解、元组与惰性评价

我想看看我是否能在Python中实现一些相当懒惰的东西

我有一个dict理解，其中值是一个元组。我希望能够使用元组的第一个条目创建元组的第二个条目

举个例子应该会有所帮助

dictA = {'a': 1, 'b': 3, 'c': 42}
{key: (a = someComplexFunction(value), moreComplexFunction(a)) for key, value in dictA.items()}

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moreComplexFunction

是否可能在元组的第一个条目中使用计算

您可以在一个元素元组上添加第二个循环：

{key: (a, moreComplexFuntion(a)) for key, value in dictA.items() 
                                 for a in (someComplexFunction(value),)}

这使您可以访问值表达式中的

someComplexFunction（value）

的输出，但这相当难看

就我个人而言，在这种情况下，我会转向常规循环：

dictB = {}
for key, value in dictA.items():
    a = someComplexFunction(value)
    dictB[key] = (a, moreComplexFunction(a))

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或者，您可以编写一个函数来返回元组：

def kv_tuple(a):
    tmp = someComplexFunction(a)
    return (a, moreComplexFunction(tmp))

{key:kv_tuple(value) for key, value in dictA.items()}

这也让您可以选择使用namedtuple之类的东西来获取元组项的名称，等等。我不知道这会快多少/慢多少。。。常规循环可能会更快（函数调用更少）.

此外，使用生成器表达式和dict理解也是非常语义和惰性的：

dictA = { ... } # Your original dict

partially_computed = ((key, someComplexFunction(value))
                      for key, value in dictA.items())

dictB = {key: (a, moreComplexFunction(a)) for key, a in partially_computed}

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Martijn，谢谢。这似乎是一个合理的事情想做（至少对我来说）。显然，为了清晰起见，循环更好。如果有一个聪明的语言功能，我可以利用它来实现这一点，那就太好了。：）我的+1用于常规循环。代码更简单、更高效。聪明的语言功能是“lambda函数”，它是函数式编程工具套件的一部分，可以让您嵌入该函数，即{key:（lambda x:（x，moreComplexFunction（x）））（someComplexFunction（value）），对于key，value in dictA.items（）}。但它更难看，更难阅读，速度也更慢。循环很容易阅读并且可能是最快的。您可以让

someComplexFunction

实现一个，然后只需调用

moreComplexFunction（someComplexFunction（value））

，就不会影响性能。缓存中有一些开销，如果只使用一次缓存，可能会有过大的杀伤力，因此我将此作为一个注释而不是答案。这只是引入额外循环的另一种形式：-）@MartijnPieters这正是我所想的！为什么是的，是的，它是>。你知道，这就是我最终要做的，但我想要的东西是使用Python函数式编程模型的一个简洁功能。@fgnu：创建一个函数只是为了使用理解会损害效率，而且会使人困惑。只需将循环放在函数中。@eryksun-它可能会混淆，也可能更简单。对我来说，缩短语句可以让我更容易阅读（就像我说的，我更喜欢在这里命名tuple）

kv_tuple

不是一个很有描述性的名称，但我不知道它用于什么。。。可以很容易地给它一个名称，这样上面的语句就可以更清楚地从dictA中的Y数据生成X数据（以及一个更容易阅读的函数包装）。除非有充分的理由在代码的其他地方使用

kv\u tuple

，否则我同意，我可能也会使用循环。不，我绝对同意它的速度较慢。。。。只是这并不一定很难理解。我第一次评论中的斜体字暗示这将是一个一次性使用的函数。这就是为什么我建议将循环移动到显式函数中——如果目的是让代码更容易理解的话。然后，可以在表达式中调用该函数，就像使用理解一样。