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惰性计算的序列
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Python 的惰性求值与惰性序列 翻译
2018-07-23 14:57:48
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东师小镇
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惰性求值
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”。
避免不必要的计算，带来性能的提升（最小化求值）。
对于Python中的条件表达式 if x and y,在x为false的情况下y表达式的值将不再计算。而对于if x or y，当x的值为true的时候将直接返回，不再计算y的值。因此编程中可以利用该特性，在 and逻辑中，将小概率发生的条件放在前面或者在or逻辑中，将大概率发生的时间放在前面，有助于性能的提升。
2. 节省空间，使得无线循环的数据结构成为可能（延迟求值）。
延迟求值特别用于函数式编程语言中。在使用延迟求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值，而是在该值被取用的时候求值。延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。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，意思是表达式和变量绑定后不会立即进行求值，而是当你用到其中某些元素的时候才去求某元素对的值。 惰性是指，你不主动去遍历它，就不会计算其中元素的值。
一句话理解：
迭代器的一个优点就是它不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。
迭代器仅仅在迭代至某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。
这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。
用定时器做，1秒钟唤醒一次响应函数，不要用延时函数 sleep
# 定义时间显示
self.timer = QtCore.QTimer(self)
self.timer.timeout.connect(self.act_displayTM) #绑定响应函数
self.timer.setInterval(1000) #设置时间间隔
self.timer.start()
# 定时响应事件对应逻辑
def act_displayTM(self):
s_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
self.ui.label_Date.setText(s_time)
return
8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）
python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：
对元组倒序操作：
使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。
你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。
你这n变量的类型不符合time.sleep()的要求，需要把n转换成time.sleep()支持的类型：
例如：
n = input("延时时间：")
print(time.ctime())
time.sleep(int(n))
print(time.ctime())
效果：
Python中的sleep函数可以传小数进去，就可以进行毫秒级的延时了，代码如下：
# 例1：循环输出休眠1秒
import time
i = 1
while i lt;= 3:
print i # 输出i
i += 1
time.sleep(1) # 休眠1秒
# 例2：循环输出休眠100毫秒
import time
i = 1
while i lt;= 3:
print i # 输出i
i += 1
time.sleep(0.1) # 休眠0.1秒