python 中惰性實現

設計 iterator 介面時考慮到了惰性：next(my_iterator) 一次生成乙個元素。懶惰的反義 詞是急迫，其實，惰性求值（lazy evaluation）和及早求值（eager evaluation）是程式語言 理論方面的技術術語。

目前之前部落格的幾版sentence類都不具有惰性，因為__init__方法急迫地構建好了文字中的單詞列表，然後將其繫結到self.words屬性上。這樣就得處理整個文字，列表使用的記憶體 量可能與文字本身一樣多（或許更多，這取決於文字中有多少非單詞字元）。如果只需迭代前幾個單詞，大多數工作都是白費力氣。

只要使用的是 python 3，思索著做某件事有沒有懶惰的方式，答案通常都是肯定的，惰性實現才更符合python語言的規範。

re.finditer函式是re.findall函式的惰性版本，返回的不是列表，而是乙個生成器，按 需生成re.matchobject例項。如果有很多匹配，re.finditer函式能節省大量記憶體。我們 要使用這個函式讓sentence類變得懶惰，即只在需要時才生成下乙個單詞。

示例：

import re

import reprlib
re_word = re.compile('\w+')
class sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
# reprlib.repr 這個實用函式用於生成大型資料結構的簡略字串表示形式
return 'sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
# 迭代 self.words
for match in re_word.finditer(self.text):
yield match.group()
if __name__ == '__main__':
s = sentence('i love python')
ss = iter(s)
print(ss)
print(next(ss))
print(next(ss))
print(next(ss))
print(list(ss))

簡單的生成器函式，如前面的sentence類中使用的那個，可以替換成生成 器表示式。

生成器表示式可以理解為列表推導的惰性版本：不會迫切地構建列表，而是返回乙個生成 器，按需惰性生成元素。也就是說，如果列表推導是製造列表的工廠，那麼生成器表示式 就是製造生成器的工廠，其實就是將列表推到中的換成()，就行了。

import re

import reprlib
re_word = re.compile('\w+')
class sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
# reprlib.repr 這個實用函式用於生成大型資料結構的簡略字串表示形式
return 'sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
# 迭代 self.words
# for match in re_word.finditer(self.text):
#     yield match.group()
return (match.group() for match in re_word.finditer(self.text))
if __name__ == '__main__':
s = sentence('i love python')
ss = iter(s)
print(ss)
print(next(ss))
print(next(ss))
print(next(ss))
print(list(ss))

生成器表示式是語法糖：完全可以替換成生成器函式，不過有時使用生成器表示式更便利。

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