python - Python并行分配

试图弄清楚这种并行分配是如何工作的。完整代码可在here中找到。 （原始Github python文件）。这是我遇到的问题：

def assign_move(square):

    # Parallel Assignment
    target, direction = max(
        ((neighbor, direction) for direction, neighbor in enumerate(game_map.neighbors(square))
                                if neighbor.owner != myID),
                                default = (None, None),
                                key = lambda t: t[0].production)

我将尽我所能将其分解，但我可能做错了。

target, direction = max(iterable, default, key)

我们是否将目标和方向分配给同一件事？我认为并行分配类似于x, y = 5, 6

现在，如果我们查看iterable，则如下所示：

iterable = ((neighbor, direction) for direction, neighbor in enumerate(game_map.neighbors(square)) if neighbor.owner != myID)

在for循环之前如何拥有(neighbor , direction)？此处的if语句有什么作用？在neighbor.owner != myID的if块下面是否不需要任何内容​​？

如果迭代器为空，我们将返回None, None，如下所示？

default = (None, None),

这就是我们用来确定最大值的函数吗？

key = lambda t: t[0].production)

需要的背景：
这是要在游戏Halite中玩的机器人的代码。这是在此GitHub repo中找到的预建机器人。

最佳答案

这里的max函数返回相对于tuple的(direction , neighbors)的最大neighbor.production（据我们从key理解），并且如果neighbor.owner != myID发生以及是否存在迭代器，则允许邻居参与此迭代。为空default = (None, None)将是target和directions值，因此target是结尾处最多neighbor的production。