问题描述
通过其电池的Python的succint语法允许冗长的代码行被表示为可读的一行。考虑下面的例子 ====================== ============================== | （3）：
范围（3）中的b
：|在范围（3）中c为
：|
print（a，b，c），|
- - - - - - - - - - - - - - - - - - |产品中的e
（范围（3），repeat = 3）：|
打印e，|
============================================== ====== | （3）：
（a，3）中的b
：| （b，3）中c为
：|
print（a，b，c），|
- - - - - - - - - - - - - - - - - - |
for combination_with_replacement（range（3），3）：|
打印e，|
============================================== ====== | （3）：
（a + 1，3）中的b
：|
在范围（b + 1，3）中的c：|
print（a，b，c），|
- - - - - - - - - - - - - - - - - - |
用于组合（范围（3），3）：|
打印e，|
============================================== ====== | （3）：
范围（3）中的b
：|在范围（3）中c为
：|
如果len（set（[a，b，c]））== 3：|
print（a，b，c），|
- - - - - - - - - - - - - - - - - - |
表示排列中的e（范围（3））：|
打印e，|
============================================== ====== |
最后，我得到了一个深层嵌套的依赖循环，我试图简洁地表达，
循环的结构如下（b）中
for b（a）：
for c（b）：
foo（a，b，c）
可以用等价的itertools表示法来表示这样的结构吗？
没有确切的 itertools 解决方案，但是 itertools 函数的简单组合就足够了：
def chain_imap_accumulate（seq，f）：
def acc_f（x）：
for f in（x [ 1））：
yield x +（n，）
返回chain.from_iterable（imap（acc_f，seq））
dec accumulative_product（* generators）：
头，尾巴=发电机[0]，发电机[1：]
头部= imap（元组，head（））
返回reduce（chain_imap_accumulate，tail，head）
快速测试。定义：
来自itertools import chain，imap，izip
chain_ = chain.from_iterable
$ b $ （b）
产生'A'
产生'B'
def B（x）：
产生int（x，16）$ b $ （x）+ 1
$ b $ def C（x）：
yield str（x）+'Z'
yield str（x）+'Y'
结果：
$ b $
>>> （A，B，C））
[（'A'，10，'10Z'），（'A'，10，'10Y'），
（'A'，11 ，'11Z'），（'A'，11，'11Y'），
（'B'，11，'11Z'），（'B'，11，'11Y'），
（'B'，12，'12Z'），（'B'，12，'12Y'）]
几乎所有的复杂性都来自于输入的积累，正如上面代码的一个快速推导所显示的那样。 （ c ）值可以使用一对嵌套的 itertools 构造来生成：
>>> list（chain_（imap（C，chain_（imap（B，（A（）））））））
['10Z'，'10Y'，'11Z'，'11Y'，'11Z' 11Y'，'12Z'，'12Y']
这可以概括为减少。要处理 reduce ， chain_imap 不能使用标准 imap 参数顺序。它必须被交换：
$ pre $ def $ chain $ index $ ，seq））
这给出了相同的结果：
>>> list（reduce（chain_imap，[B，C]，A（）））
['10Z'，'10Y'，'11Z'，'11Y'，'11Z'，'11Y'，'12Z'， '12Y']
最后的任务是累积初始值，以便您可以访问 a ， b 和 c 。这需要一点思路才能得到正确的结果，但是实现相当简单 - 我们只需要将 f 转换为忽略所有输入值而不是最后一个的函数，添加新的值到完整的输入：
$ p $ def $ chain $
for f（x [-1]）：
yield x +（n，）
return chain.from_iterable（imap（acc_f，seq））
这要求第一个输入包装在元组中，所以我们映射 A 元组：
>>> list（reduce（chain_imap_accumulate，[B，C]，imap（tuple，A（））））
[（'A'，10，'10Z'），（'A'，10，'10Y'） （'A'，11，'11Z'），（'A'，11，'11Y'），
（'B'，11，'11Z'），（'B' 11，'11Y'），
（'B'，12，'12Z'），（'B'，12，'12Y'）]
为了清晰起见，重写上面的代码，并在结果的顶部输入代码。
顺便说一句， chain_imap_accumulate 可以使用genex更简洁一点。这可以与一个简短版本的 accumulative_product 结合得非常紧凑（如果你对这种事感兴趣的话）。这也正好消除了itertools的依赖：
$ b $ pre $ def $ chain $ map $
return（x + （n，）for x in seq for n in f（x [-1]））
def accumulative_product2（* gens）：
return reduce（chain_map_accumulate，gens [1：]， （tuple（x）for gens [0]（）））
Python's succint syntax through its batteries allows verbose code line to be expressed in readable one liners. Consider the following examples
====================================================|
for a in range(3): |
for b in range(3): |
for c in range(3): |
print (a,b,c), |
- - - - - - - - - - - - - - - - - -|
for e in product(range(3), repeat=3): |
print e, |
====================================================|
for a in range(3): |
for b in range(a , 3): |
for c in range(b , 3): |
print (a,b,c), |
- - - - - - - - - - - - - - - - - -|
for e in combinations_with_replacement(range(3), 3):|
print e, |
====================================================|
for a in range(3): |
for b in range(a + 1, 3): |
for c in range(b + 1, 3): |
print (a,b,c), |
- - - - - - - - - - - - - - - - - -|
for e in combinations(range(3), 3): |
print e, |
====================================================|
for a in range(3): |
for b in range(3): |
for c in range(3): |
if len(set([a,b,c])) == 3: |
print (a,b,c), |
- - - - - - - - - - - - - - - - - -|
for e in permutations(range(3)): |
print e, |
====================================================|
Of Late I ended up with a deep nested dependent Loop I was trying to express succinctly but failed
The structure of the loop would be as follows
for a in A():
for b in B(a):
for c in C(b):
foo(a,b,c)
Can such structure be expressed in an equivalent itertools notation?
There's no exact itertools solution, but a simple combination of itertools functions will suffice:
def chain_imap_accumulate(seq, f):
def acc_f(x):
for n in f(x[-1]):
yield x + (n,)
return chain.from_iterable(imap(acc_f, seq))
def accumulative_product(*generators):
head, tail = generators[0], generators[1:]
head = imap(tuple, head())
return reduce(chain_imap_accumulate, tail, head)
A quick test. Definitions:
from itertools import chain, imap, izip
chain_ = chain.from_iterable
def A():
yield 'A'
yield 'B'
def B(x):
yield int(x, 16)
yield int(x, 16) + 1
def C(x):
yield str(x) + 'Z'
yield str(x) + 'Y'
And the result:
>>> list(accumulative_product(A, B, C))
[('A', 10, '10Z'), ('A', 10, '10Y'),
('A', 11, '11Z'), ('A', 11, '11Y'),
('B', 11, '11Z'), ('B', 11, '11Y'),
('B', 12, '12Z'), ('B', 12, '12Y')]
Almost all the complexity comes from the accumulation of inputs, as a quick "derivation" of the above code shows. The final (c) values can be generated using just a couple of nested itertools constructs:
>>> list(chain_(imap(C, chain_(imap(B, (A()))))))
['10Z', '10Y', '11Z', '11Y', '11Z', '11Y', '12Z', '12Y']
This can be generalized with reduce. To work with reduce, chain_imap can't use the standard imap argument order. It has to be swapped:
def chain_imap(seq, f):
return chain.from_iterable(imap(f, seq))
This gives the same results:
>>> list(reduce(chain_imap, [B, C], A()))
['10Z', '10Y', '11Z', '11Y', '11Z', '11Y', '12Z', '12Y']
The final task is accumulating the initial values, so that you have access to a, b, and c. This takes a bit of thought to get right, but the implementation is fairly simple -- we just have to convert f into a function that ignores all input values but the last, and appends new values to the full input:
def chain_imap_accumulate(seq, f):
def acc_f(x):
for n in f(x[-1]):
yield x + (n,)
return chain.from_iterable(imap(acc_f, seq))
This requires that the first inputs be wrapped in tuples, so we map A with tuple:
>>> list(reduce(chain_imap_accumulate, [B, C], imap(tuple, A())))
[('A', 10, '10Z'), ('A', 10, '10Y'),
('A', 11, '11Z'), ('A', 11, '11Y'),
('B', 11, '11Z'), ('B', 11, '11Y'),
('B', 12, '12Z'), ('B', 12, '12Y')]
Rewrite the above for clarity, and the code at the top of this answer results.
By the way, chain_imap_accumulate can be rewritten a bit more tersely using a genex. This can be combined with a shorter version of accumulative_product for a very compact definition (if you're interested in that kind of thing). This also happens to eliminate the itertools dependency entirely:
def chain_map_accumulate(seq, f):
return (x + (n,) for x in seq for n in f(x[-1]))
def accumulative_product2(*gens):
return reduce(chain_map_accumulate, gens[1:], (tuple(x) for x in gens[0]()))
这篇关于带有Itertools的等效嵌套循环结构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！