在功能风格上作出的Conjoin功能 [英] Conjoin function made in functional style

问题描述

最近，阅读Python 功能编程HOWTO，我碰到一个提到的那里 test_generators.py 标准模块，其中我找到了以下生成器：

  ＃conjoin是一个简单的回溯生成器，以Icon的
＃连接控制结构命名。传递返回可迭代对象的无参数函数
＃的列表。最简单的例子就是：假设传递
＃函数列表[x，y，z]。然后结合行为：
＃
＃def g（）：
＃values = [None] * 3 
＃用于x（）中的值[0]：$ b $在y（）中，b的值为[1]：
＃为z（）中的值[2]：
＃yield值
＃
＃可能会生成值*，每次我们成功
＃进入最内层循环。如果一个迭代器在
＃之前失败（耗尽），那么它会回溯以从最近的包含
＃迭代器（一个向左）获取下一个值，并重新开始在下一个
＃插槽（泵一个新的迭代器）。当
＃迭代器有副作用时，这当然是最有用的，这样每个时隙在
＃上可以产生哪些值*取决于在以前的时隙迭代的值。 
 
 def simple_conjoin（gs）：
 
 values = [None] * len（gs）
 
 def gen（i）：
如果i> = len（gs）：
产生值
 else：
对于gs [i]（）中的值[i]：
对于gen（i + 1）：
产量x 
 
（x）：x 
产量x 
  

我花了一段时间才了解它是如何工作的。它使用一个可变列表 values 来存储迭代器的结果，而N + 1迭代器返回值 ，它贯穿迭代器的整个链。

当我在阅读函数式编程的时候偶然发现了这段代码，我开始考虑是否可以重写这个联合生成器使用函数式编程（使用 itertools 模块中的函数）。
有很多以函数式编写的例程（只需浏览

但不幸的是，我还没有找到任何解决方案。

那么，是否可以使用函数式编程来编写这个联合生成器，只需使用 itertools module ？

谢谢

解决

  def conjoin（gs）：$ b这个方法似乎有效， $ b返回[（）]如果不是gs else（
（val，））+ gs [0]（）后缀为suffix in conjoin（gs [1：]）
）
 
 def range3（）：
返回范围（3）
 
打印列表（conjoin（[range3，range3]））
  
  
 
 
 $ b 
输出：
 
 
  [（0，0） ，（0,1），（0,2），（1,0），（1,1），（1 ，2），（2,0），（2,1），（2,2）] 
  
示例显示可变状态的用法： 
 
 
  x =
 def mutablerange（）：
 global x 
x + =x
返回[x + str（i）为我在范围内（3）] 
 
打印列表（conjoin（[range3，mutablerange]）） 
  
输出:(注意'x'的数量增加）
 $ b （0，'x1'），（0，'x2'），（1，'xx0'），（1， 'xx1'），（1，'xx2'），（2，'xxx0'），（2，'xxx1'），（2，'xxx2'）] 
  pre> 
 
 
如果我们使用 itertools.product ：
  x =
打印列表（itertools.product（range3（），mutablerange（）））
   
 $ b 
结果如下：
 
 $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $（[0，'x0 ''），（1，'x1'），（1，'x2'），（1，'x0'）， ，（2，'x1'），（2，'x2'）] 
  
早期看到， itertools.product 会缓存迭代器返回的值。
 
Recently, reading Python "Functional Programming HOWTO", I came across a mentioned there test_generators.py standard module, where I found the following generator:
# conjoin is a simple backtracking generator, named in honor of Icon's
# "conjunction" control structure.  Pass a list of no-argument functions
# that return iterable objects.  Easiest to explain by example:  assume the
# function list [x, y, z] is passed.  Then conjoin acts like:
#
# def g():
#     values = [None] * 3
#     for values[0] in x():
#         for values[1] in y():
#             for values[2] in z():
#                 yield values
#
# So some 3-lists of values *may* be generated, each time we successfully
# get into the innermost loop.  If an iterator fails (is exhausted) before
# then, it "backtracks" to get the next value from the nearest enclosing
# iterator (the one "to the left"), and starts all over again at the next
# slot (pumps a fresh iterator).  Of course this is most useful when the
# iterators have side-effects, so that which values *can* be generated at
# each slot depend on the values iterated at previous slots.

def simple_conjoin(gs):

    values = [None] * len(gs)

    def gen(i):
        if i >= len(gs):
            yield values
        else:
            for values[i] in gs[i]():
                for x in gen(i+1):
                    yield x

    for x in gen(0):
        yield x
It took me a while to understand how it works. It uses a mutable list values to store the yielded results of the iterators, and the N+1 iterator return the values, which passes through the whole chain of the iterators.

As I stumbled into this code while reading about functional programming, I started thinking if it was possible to rewrite this conjoin generator using functional programming (using functions from the itertools module).
There are a lot of routines written in functional style (just glance at the end of this article in the Recipes section).

But, unfortunately, I haven't found any solution.

So, is it possible to write this conjoin generator using functional programming just using the itertools module?

Thanks
解决方案
This seems to work, and it's still lazy:
def conjoin(gs):
    return [()] if not gs else (
        (val,) + suffix for val in gs[0]() for suffix in conjoin(gs[1:])
    )

def range3():
    return range(3)

print list(conjoin([range3, range3]))
Output:
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]
Example usage to show mutable state:
x = ""
def mutablerange():
    global x
    x += "x"
    return [x + str(i) for i in range(3)]

print list(conjoin([range3, mutablerange]))
Output:  (watch the increasing number of 'x's)
[(0, 'x0'), (0, 'x1'), (0, 'x2'), (1, 'xx0'), (1, 'xx1'), (1, 'xx2'), (2, 'xxx0'), (2, 'xxx1'), (2, 'xxx2')]
And if we use itertools.product:
x = ""
print list(itertools.product(range3(), mutablerange()))
the result is the following:
[(0, 'x0'), (0, 'x1'), (0, 'x2'), (1, 'x0'), (1, 'x1'), (1, 'x2'), (2, 'x0'), (2, 'x1'), (2, 'x2')]
So, one clearly see, that itertools.product caches the values returned by the iterator.

                        
这篇关于在功能风格上作出的Conjoin功能的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！