>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2024-01-19 21:55:33
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-17-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
2.3. 充分利用Lazy evaluation的特性¶
Lazy evaluation常被译为“延迟计算”或“惰性计算”，指的是仅仅在真正需要执行的时 候才计算表达式的值。 充分利用Lazy evaluation的特性带来的好处主要体现在以下两个方面:
2.3.1. 避免不必要的计算，带来性能上的提升¶
对于Python中的条件表达式 if X and y ,在 x 为 False 的情况下
y 表达式的值将不再计算。 而对于 if x or y ，当 x 的值为
True 的时候将直接返回，不再计算 y
的值，因此编程中应该充分利用该特性。
下面的例子用于判断一个单词 是不是指定的缩写形式。
>>> from time import time
>>> t = time ()
>>> abbreviations = ['cf.',' e.g.','ex.','etc.','fig.','i.e.','Mr.','vs.']
>>> for i in range (1000000):
>>> for w in (' Mr.','Hat1','is','chasing', 'the','black', ' cat', '.'):
>>> if w in abbreviations:
>>> #if w[-1] __ '.' and w in abbreviations:
>>> pass
>>> print ('total run time:')
>>> print (time()-t)
total run time:
1.1350810527801514
>>> from time import time
>>> t = time ()
>>> abbreviations = ['cf.',' e.g.','ex.','etc.','fig.','i.e.','Mr.','vs.']
>>> for i in range (1000000):
>>> for w in (' Mr.','Hat1','is','chasing', 'the','black', ' cat', '.'):
>>> # if w in abbreviations:
>>> if w[-1] == '.' and w in abbreviations:
>>> pass
>>> print ('total run time:')
>>> print (time()-t)
total run time:
0.8401193618774414
如果使用注释行代替第一个if，运行的时间大约会节省10%。因此在编程过程中，如果对于or条件表达式应该将值为真可能性较高的变量写在or的前面，而and则应该推后。
2.3.2. 节省空间，使得无限循环的数据结构成为可能¶
Python中最典型的使用延迟计算的例子就是生成器表达式了，它仅在每次需要计算的时候才通过yield产生所需要的元素。 斐波那契数列在Python中实现起来就显得相当简单，而while True也不会导致其他语言中所遇到的无限循环的问题。
>>> def fib ():
>>> a,b=0,1
>>> while True:
>>> yield a
>>> a, b =b, a+b
>>> from itertools import islice
>>> print (list (islice (fib () , 5)))
[0, 1, 1, 2, 3]
Lazy evaluation并不是一个很大、很新鲜的话题，但古人云“不积跬步无以至千里”， 小小的改进便能写出更为优化的代码，何乐而不为呢？