从匿名生成器构造列表的Python习惯用法

我发现基于

yield

的生成器对于过于复杂而无法使用列表理解的序列操作非常有用。假设我想从一个专门的生成器构造一个列表。我可以这样写：

def gen():
    for <whatever>:
        yield x

xs = list(gen())

def gen（）：
用于：
产量x
xs=列表（gen（））

很多时候，我只需要对这个生成器求值一次，所以它实际上不需要名称。如果Python有多行LabMDA，我可以使用：

xs = list((lambda:
    for <whatever>:
        yield x)())

xs=list（（λ：
用于：
收益率（x）（）

但是Python没有多行lambda。有没有别的办法得到这样的东西

---

（注意：请不要建议使用列表理解；我指的是when to

yield

的逻辑更复杂的情况。）

如果逻辑对于生成器表达式来说太复杂，您可能不应该使用lambda。这和说你不能一样

Python lambda可以有任意多的新行。它们不能包含语句，只能包含表达式。您可以在lambda中使用

yield

表达式（而不是

yield

语句——您需要额外的括号）

>>> list((lambda: (yield 1))())
[1]

没那么有用吧？您可以使用--<代码>[]。（Python保证按顺序计算显示元素。）

元组也起作用。看那个。多行（非语句）。还是没那么有用。您希望能够循环。但是

for

语句是一个语句。（同样，为什么不使用generator expresson？这些都是表达式。）实际上，这并没有限制，因为lambda可以调用包含语句的函数

>>> def loop(itr, body):
    for x in itr:
        yield body(x)


>>> list(loop(range(9), lambda x: x*x))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

这就是在不使用理解的情况下创建for循环的方法。但是我们想要在lambda中的循环

>>> list((lambda:
      (yield from loop(range(9), lambda x:
               x*x))
      )())
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

是的，

yield from

也是一个表达式。如果用括号括起来。我认为缩进很好的

def

s更容易阅读。你可以给它一个简短的一次性名称，比如

\u f

或其他什么

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lambda演算本身就是图灵完备的，能够计算任何可计算的东西

这意味着我们在技术上甚至不需要

循环

函数。您可以改用递归。（虽然在Python中，最终会出现堆栈溢出。）但是如何在匿名函数上递归呢

你用“装饰者”来给它起个名字

>>> def recur(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(func, *args, **kwargs)
    return wrapper

>>> tuple(recur(lambda r, n:[
    (yield n),
    (yield from r(r, n-1)) if n else 0]
     )(3))
(3, 2, 1, 0)

当然，“装饰者”也可以是匿名的

>>> tuple((lambda f: lambda *a, **kw: f(f, *a, **kw))(lambda r, n:[
    (yield n),
    (yield from r(r, n-1)) if n else 0]
     )(3))
(3, 2, 1, 0)

我不是这样写的，因为你的眼睛会因为看到太多的羔羊而变得呆滞。这就是为什么您应该使用

def

如果您想知道我们可以将lambda这样推到什么程度，请查看，它对每个Python语句都有类似的表达式替换。

装饰器不必返回函数

def genlist(g):
    return list(g())


@genlist
def xs():  # for <whatever>
    for x in range(3):
        yield x*x
    for x in range(3):
        yield x+x
    yield 42


print(xs)

---

在大多数情况下，rubyist需要Python中的一个块，这可以通过这样的修饰符来完成。

您可以编写一个生成器表达式

（范围（5）中的x代表x））

看起来像一个列表，但它是一个生成器，因为它位于

（）

我看不出您的第一种方法或使用列表理解有任何错误，

[f（x）for x in container]

其中

f（x）

实现了

gen（）中的逻辑。

听起来您对生成器函数的唯一异议是它有一个名称。为什么呢？你想解决什么问题？

def genlist(g):
    return list(g())


@genlist
def xs():  # for <whatever>
    for x in range(3):
        yield x*x
    for x in range(3):
        yield x+x
    yield 42


print(xs)

[0, 1, 4, 0, 2, 4, 42]