我有以下类型的循环：
a = range(10)
b = [something]
for i in range(len(a)-1):
b.append(someFunction(b[-1], a[i], a[i+1]))
但是，for 循环会降低很多性能。我曾尝试编写一个 Windows 生成器，以便每次都给我 2 个元素，但它最终仍然需要显式的 for 循环。有没有办法以 Python 的方式使这个过程更短、更高效？
谢谢
编辑：我忘记了 b.. 中的元素。对不起，伙计们。然而，我之前的问题的解决方案对我也遇到的其他问题非常有帮助。谢谢。
【问题讨论】：
标签： python list list-comprehension
考虑一下
def make_b( a, seed ):
yield seed
for a,b in zip( a[:-1], a[1:] ):
seed= someFunction( seed, a, b )
yield seed
这可以让你这样做
a = xrange(10)
b= list(make_b(a,something))
注意，你可以经常使用这个：
b = make_b(a)
而不是实际创建b 作为列表。 b 作为生成器函数可以为您节省大量存储空间（和一些时间），因为您可能并不真正需要 list 对象。通常，您只需要可迭代的东西。
a 也是如此。它不一定是list，只是可迭代的东西——比如带有yield 语句的生成器函数。
【讨论】：
对于您最初提出的将函数映射到输入序列对的问题，以下将起作用，并且与停留在 Python 领域时的效率差不多。
from itertools import tee
a = range(10)
a1, a2 = tee(a)
a2.next()
b = map(someFunction, a1, a2)
至于需要访问上一次迭代结果的扩展问题——这种内部状态存在于函数概念展开中。但是 Python 不包含展开构造，并且出于充分的理由，循环在这种情况下更具可读性并且很可能也更快。至于让它更 Pythonic，我建议将成对迭代提升到一个函数并创建一个显式循环变量。
def pairwise(seq):
a, b = tee(seq)
b.next()
return izip(a, b)
def unfold_over_pairwise(unfolder, seq, initial):
state = initial
for cur_item, next_item in pairwise(seq):
state = unfolder(state, cur_item, next_item)
yield state
b = [something]
b.extend(unfold_over_pairwise(someFunction, a, initial=b[-1]))
如果循环开销确实是个问题，那么 someFunction 一定很简单。在这种情况下，最好用更快的语言编写整个循环，例如 C。
【讨论】：
总会有一些循环或其他循环，但可能会减少开销的一种可能性是：
import itertools
def generate(a, item):
a1, a2 = itertools.tee(a)
next(a2)
for x1, x2 in itertools.izip(a1, a2):
item = someFunction(item, x1, x2)
yield item
用作：
b.extend(generate(a, b[-1]))
【讨论】：
试试这样的：
a = range(10)
b = [something]
s = len(b)
b+= [0] * (len(a) - 1)
[ b.__setitem__(i, someFunction(b[i-1], a[i-s], a[i-s+1])) for i in range(s, len(b))]
还有：
【讨论】：