python生成器无限流而不使用yield

Question

在给定函数 f 和初始值 x 的情况下，我正在尝试生成无穷无尽的结果流 所以第一次调用应该给出初始值，第二次调用应该给出 f(x)，第三次调用是 f(x2) 而 x2 是 f(x) 的前一个结果，依此类推..

我想出了什么：

def generate(f, x): 
   return itertools.repeat(lambda x: f(x))

这似乎不起作用。有任何想法吗？ （我不能在我的代码中使用产量）。我也不能使用超过 1 行代码来解决这个问题。任何帮助将不胜感激。

还请注意，在以前的前。我被要求使用产量。没有问题：

while True:
    yield x
    x = f(x)

这很好用。但现在.. 不知道如何做到这一点

Answer 1

在 Python 3.3 中，您可以使用itertools.accumulate：

import itertools

def generate(f, x):
  return itertools.accumulate(itertools.repeat(x), lambda v,_:f(v))

for i, val in enumerate(generate(lambda x: 2*x, 3)):
  print(val)
  if i == 10:
    break

Answer 2

我认为这可行：

import itertools as it
def g(f, x):
    return it.chain([x],(setattr(g, 'x', f(getattr(g, 'x', x))) or getattr(g, 'x') for _ in it.count()))

def f(x):
    return x + 1

gen = g(f, 1)
print next(gen)
print next(gen)
print next(gen)
print next(gen)

当然，它依赖于一些粗略的行为，我实际上向函数本身添加了一个属性来保持状态。基本上，这个函数只会在你第一次调用它时起作用。在那之后，所有的赌注都被取消了。

如果我们想放宽这个限制，我们可以使用临时命名空间。问题是要获得一个临时命名空间，我们需要一个唯一的类实例（或类，但一个实例更干净，只需要一组额外的括号）。为了在一行中实现这一点，我们需要创建一个新的内联函数并将其用作默认参数：

import itertools as it
def g(f, x):
    return (lambda f, x, ns=type('foo', (object,), {})(): \
        it.chain([x], 
                 (setattr(ns, 'x', f(getattr(ns, 'x', x))) or getattr(ns, 'x') 
                          for _ in it.count()))
            )(f, x)

def f(x):
    return x + 1

gen = g(f, 1)
print next(gen) == 1
print next(gen) == 2
print next(gen) == 3
print next(gen) == 4

print "first worked?"
gen2 = g(f, 2)
print next(gen2) == 2
print next(gen2) == 3
print next(gen2) == 4

为了便于阅读，我将它分成几行，但它本质上是 1 行。

没有任何导入的版本

（也是我认为最强大的一个）。

def g(f, x):
    return iter(lambda f=f, x=x, ns=type('foo', (object,), {'x':x}): ((getattr(ns, 'x'),setattr(ns, 'x', f(getattr(ns, 'x'))))[0]), object())

这里的一个技巧和以前一样。我们创建一个带有可变默认参数的 lambda 函数来保持状态。在函数内部，我们构建了一个元组。第一项是我们真正想要的，第二项是用于更新状态的setattr 函数的返回值。为了摆脱itertools.chain，我们将命名空间的初始值设置为x，这样类就已经初始化为具有起始状态。第二个技巧是我们使用iter 的双参数形式来摆脱之前仅用于创建无限迭代的it.count()。 iter 不断调用您作为第一个参数提供的函数，直到返回值等于第二个参数。然而，由于我的第二个参数是object 的一个实例，所以从我们的函数返回的任何内容都不会等于它，因此我们有效地创建了一个没有itertools 或yield 的无限迭代！想想看，我相信最后一个版本也是最强大的。以前的版本有一个错误，它们依赖于 f 的返回值的真实性。我认为如果f 返回0，他们可能会失败。最后一个版本修复了这个错误。

Answer 3

我猜这是某种家庭作业或作业？因此，我想说你应该看看generator expressions。虽然我同意其他评论者的观点，这似乎是一种价值可疑的行为......