Как перевести эту функцию генератора на лямбда-выражение
У меня такая же проблема, и она была решена путем установки «proxyUser» и «proxyPassword» в системных свойствах.
System.setProperty("http.proxyUser", PROXY_USER);
System.setProperty("http.proxyPassword", PROXY_PASSWORD);
вместе с «proxyHost» и «proxyPort»
System.setProperty("http.proxyHost", PROXY_ADDRESS);
System.setProperty("http.proxyPort", PROXY_PORT);
Надеюсь, что это сработает.
3 ответа
Я хотел бы предложить следующее в качестве замены для этого:
nums=[1,2,3,4]
gen=(sum(li[0:i]) for i,_ in enumerate(li,1))
Это генератор, поэтому операция O(n^2) не выполняется для элементов, которые еще не нужны.
Затем, чтобы получить элементы, используйте next:
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
3
>>> next(gen)
6
>>> next(gen)
10
И если вы действительно хотите их всех сразу, просто используйте list в генераторе:
>>> gen=(reduce(add, li[0:i]) for i,_ in enumerate(li,1))
>>> list(gen)
[1, 3, 6, 10]]
Производительность этой функции в нетривиальных списках HARRIBLE, поскольку она имеет сложность O(n^2). Используйте его только как любопытство. См. Тайминги ниже.
И (благодаря AChampion) другое сокращение:
>>> reduce(lambda x, y: x+[y+next(iter(x[-1:]), 0)], nums, [])
[1, 3, 6, 10]
Но правильный ответ - itertools.accumulate или ваша оригинальная функция. Любое однострочное решение будет иметь гораздо большую вычислительную сложность.
Вот набор таймингов, чтобы показать, что кроме itertools.accumulate, для замены одной строки есть сложность типа O(n^2) (т. Е. 10x больше предметов, примерно в 100 раз больше). Это потому, что для каждого элемента в списке, поскольку lambdas или сокращение или понимание не имеют какой-либо формы аккумулятора, весь список до этой точки должен быть зациклен снова. Ваша исходная функция и itertools.accumulate - это сложность типа O(n) (т. Е. 10x больше элементов, линейное 10x больше времени).
Здесь - график и диаграмма O Сложность.
Вот время и результаты:
from itertools import accumulate
from functools import reduce
def f1(nums):
sum_ = 0
for i in nums:
sum_ += i
yield sum_
def f2(nums):
return (sum(nums[0:i]) for i,_ in enumerate(nums,1))
def f3(nums):
return accumulate(nums)
def f4(nums):
return reduce(lambda x, y: x+[y+next(iter(x[-1:]), 0)], nums, [])
if __name__=='__main__':
import timeit
for case, x in (('small',100),('med',1000),('large',10000),('huge',100000)):
data=list(range(x))
print("Case {}, {:,} x, All equal: {}".format(case,x,(list(f1(data))==list(f2(data))==list(f3(data))==list(f4(data)))))
for f in (f1,f2,f3,f4):
print(" {:^10s}{:.4f} secs".format(f.__name__, timeit.timeit("list(f(data))", setup="from __main__ import f, data", number=10)))
Результаты:
Case small, 100 x, All equal: True
f1 0.0001 secs
f2 0.0007 secs
f3 0.0000 secs
f4 0.0006 secs
Case med, 1,000 x, All equal: True
f1 0.0007 secs
f2 0.0424 secs
f3 0.0003 secs
f4 0.0139 secs
Case large, 10,000 x, All equal: True
f1 0.0083 secs
f2 3.9526 secs
f3 0.0036 secs
f4 1.2756 secs
Case huge, 100,000 x, All equal: True
f1 0.0977 secs
f2 427.4129 secs
f3 0.0532 secs
f4 159.2506 secs
Это один из способов сделать это:
nums=[1,2,3,4]
[sum(nums[:idx+1]) for idx, i in enumerate(nums)]
Выход:
[1, 3, 6, 10]
Другой способ - использовать itertools.accumulate , как было предложено by @Blckknght.
from itertools import accumulate
list(accumulate(nums))
Выход:
[1, 3, 6, 10]
-
1Предупреждение:
O(n^2)сложность. Используйте это только в действительно небольших списках ... – dawg 13 July 2018 в 16:22
Если список постоянно.
Простой, но не эффективный способ:
[sum(range(1, i+1)) for i in range(1, 5))]
Выход:
[1, 3, 6, 10]
reduce(add, nums[0:i])- это не то же самое, чтоsum(nums[0:i])иenumerate()кажутся странным способом получитьrange(1, len(nums)+1). – AChampion 13 July 2018 в 05:06accumulateпринять вызываемый. – dawg 13 July 2018 в 05:07