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我知道 reduce 和 all/any 可以解决问题，但是当列表很大时，它的性能很差。

例如：

定义一个函数，包括 print 来检查函数是否已经执行

In [33]: def func(x):
   ....:     print x
   ....:     return bool(x)
   ....:

operator.or_作为reduce函数传递

In [34]: import operator
In [35]: reduce(operator.or_, [func(1), func(0)])
1
0
Out[35]: True

然后我们发现即使第一个函数返回True，第二个函数也已执行。

如果我直接使用or操作，一旦发现其中一个返回True，它会立即返回。

In [36]: func(1) or func(0)
1
Out[36]: True

但是，如果我有一个很大的列表，我就不能这样做。

有什么优雅的方法可以做到这一点吗？或者我应该检查什么 for 循环？

更新

我用于任何的起源方式是

In [26]: any([func(1), func(0)])
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0
Out[26]: True

它确实评估了所有功能。

通过@Martijn Pieters 的回答，我现在知道我可能会以错误的方式使用它。很抱歉不清楚。

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2 回答 2

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any()正是您在这里需要的，并结合了生成器表达式：

any(func(i) for i in big_list)

这将停止迭代func(i)返回真值的第一个值。一旦True找到一个值，您就证明了输入序列中存在一个为真的值（“是否有任何为真的值？”-> 是的，我们至少找到了一个）。

对于and，您可以all()改用：

all(func(i) for i in big_list)

这将在找到虚假值False的那一刻返回。func(i)如果找到一个错误值，那么您已经证明至少有一个值不正确，因此它们不可能都是正确的。

请注意，这两个函数都有一个生成器表达式：

(func(i) for i in big_list)

这是懒惰地评估的；每次您请求生成器表达式的下一个值时，它都会评估循环并执行func(i)一次表达式。它不会一次生成整个列表，它会一个接一个地生成项目。

您的reduce(operator.or_, [func(1), func(0)])表达式必须先构建整个输入列表，然后才能调用reduce(). 该reduce()方法将处理整个输入列表，它不会短路，因为它不知道对输入值应用了什么操作。你也可以给出一个生成器表达式，但是一旦设置了结果（在第一个真值上或第一个假值上）reduce()它就不会停止迭代，这也是因为对正在执行的操作没有专业知识。orandreduce()

于 2013-11-06T17:41:23.023 回答
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添加到另一个答案，这个问题：

reduce(operator.or_, [func(1), func(0)])

是不是总是在调用函数之前对参数进行评估，因为 Python 不进行惰性评估。使用迭代器（如在 Martijn 的回答中）可以避免这种情况，因为它会根据需要生成列表，而不是一次生成所有列表。

于 2013-11-06T17:43:16.247 回答