Question

作为Mathematica用户，我喜欢自动“在列表上进行线程化”的函数（正如Mathematica所称的那样 - 请参阅http://reference.wolfram.com/mathematica/ref/Listable.html）。这意味着如果函数被赋予列表而不是单个值，它会自动使用每个列表条目作为参数并返回结果列表 - 例如

myfunc([1,2,3,4]) -> [myfunc(1),myfunc(2),myfunc(3),myfunc(4)]

我在Python中实现了这个原则：

def myfunc(x):    
    if isinstance(x,list):
        return [myfunc(thisx) for thisx in x]
    #rest of the function

这是一个很好的方法吗？你能想到这个实施或整体战略的任何缺点吗？

Answer 1

如果这是你要在很多函数中做的事情，你可以使用Python装饰器。这是一个简单但有用的。

def threads_over_lists(fn):
    def wrapped(x, *args, **kwargs):
        if isinstance(x, list):
            return [fn(e, *args, **kwargs) for e in x]
        return fn(x, *args, **kwargs)
    return wrapped

这样，只需在函数前添加行@threads_over_lists就可以使其表现出来。例如：

@threads_over_lists
def add_1(val):
    return val + 1

print add_1(10)
print add_1([10, 15, 20])

# if there are multiple arguments, threads only over the first element,
# keeping others the same

@threads_over_lists
def add_2_numbers(x, y):
    return x + y

print add_2_numbers(1, 10)
print add_2_numbers([1, 2, 3], 10)

您还应该考虑是否希望它仅在列表上进行矢量化，或者也可以在其他可迭代对象（如元组和生成器）上进行矢量化。 This是一个有用的StackOverflow问题，用于确定它。但请注意 - 字符串是可迭代的，但您可能不希望函数对其中的每个字符进行操作。

Answer 2

这是一个很好的方法。但是，您必须为您编写的每个函数执行此操作。为避免这种情况，您可以像这样使用decorator：

def threads(fun):
  def wrapper(element_or_list):
    if isinstance(element_or_list, list):
      return [fun(element) for element in element_or_list]
    else:
      return fun(element_or_list)

  return wrapper

@threads
def plusone(e):
  return e + 1

print(plusone(1))
print(plusone([1, 2, 3]))

如果为函数指定了列表，则自动使用list comprehension / map（）递归

2 个答案: