如何在reduce函数中使用python生成器？

Question

有人可以帮我理解这段代码的执行情况吗？

from functools import reduce

def foo():
    for i in range(10):
        yield i

gen = foo()

print (gen == 0, gen.__next__ == 0, gen.__next__ == 1, reduce(lambda a,b:a+b, gen))

我的问题如下：

• 有多个打印参数在做什么？ gen == 0是什么意思？那不是生成器对象吗？
• 另外，reduce函数如何记住分配给a和b的内容？
• 调用gen = foo（）之后，执行只是在函数和reduce语句之间切换吗？

如果有人能够确定发电机的功能和减少功能，那将有很大帮助！谢谢！

Answer 1

如您所知，gen是一个发电机; print中的所有测试都是荒谬的（如果他们添加了调用parens来获取gen.__next__()，那么与0和1的比较会返回True我想但是，如果没有打电话，它可以保证False）。

至于reduce，the docs中的reduce。 reducer函数的每次调用都使用先前调用的结果（存储在initializer函数的本地内部，除非它被传递给reducer函数时不可见）作为第一个参数（在第一次调用时，这是可选的第三个参数gen，或者第一个调用是使用b中的前两个元素执行的，而下一个结果来自输入可迭代的__next__ }。

因此，如果gen实际上已被调用（使用2中的前两个值），则第一个调用会将a用作3和b作为5;下次调用的结果（a）为b，4为gen（9）的下一个值，生成a = 2, b = 3 -> 5等。它出了头几个步骤。你会看到：

1. a = 5, b = 4 -> 9
2. a = 9, b = 5 -> 14
3. a = 14, b = 6 -> 20
4. reduce

等等;实际上，它只是使用sum作为lambda函数的缓慢/丑陋形式。

关于你的第四个问题：发电机是懒惰的。当请求下一个值时，执行切换到生成器，并且当它生成时，生成器被“休眠”＆＃34;直到请求下一个值。所以在这种情况下，是的，传递给reduce的{​​{1}}的每次调用都对应于gen的额外读取（第一次调用的两次读取，因为它需要获取累加器值开始），但它完全按需;这里没有真正的并行性;当gen恢复时，要求其输入值的代码暂停，等待结果;当没有请求它的值时，gen被＆＃34;冻结＆＃34;无限期（根本不是后台处理）。