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我遇到了一些看起来像的代码：

[func(val) for val in iterable]

有一个可迭代对象（在我的例子中是一个生成器），用户想要为其副作用调用每个值的函数（func例如可能只是print），但返回值无关紧要。

我不喜欢这种方法的是，它list创建了一个临时的，如果生成器产生很多值，它可能会消耗相当多的内存。

如果返回值func总是计算为False，那么以下工作：

any(func(val) for val in iterable)

如果 func 的返回值始终计算为True，则以下工作：

all(func(val) for val in iterable)

如果 func 的返回值可以计算为True或False

有什么比将值强制为 False 更好的吗？

我想出的最好的是：

any(func(val) and False for val in iterable)

或者

all(func(val) or True for val in iterable)
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3 回答 3

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大概只是

for val in iterable:
   func(val)

是最清楚的。

for val in iterable: func(val)

如果确实需要单线，则可以使用。

于 2020-06-16T12:07:37.210 回答
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使用setwithbool函数怎么样？

{bool(func(val)) for val in iterable}

已编辑：
看了@gelonida 的分析后，我相信以下内容会更快一些。

{None for val in iterable(N) if func(val)}
于 2020-06-16T13:33:36.573 回答
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只是对给定答案/潜在解决方案的综合和时序分析

@LeopardShark 的答案似乎是最短、最易读的答案。并且是最快的。（时间不准确，我没有看字节码）

速度方面 - @LeopardShark 的回答 - @ywbaek 的第二个建议 - 如果 N 不太大（~10000），我发现的初始代码 - 我在问题中发布的建议

初始代码具有分配释放内存的缺点。

我在我的问题中建议的代码的缺点是理解起来不太直观，如果弄乱 ( all, any) 和 ( and False, or True) 的组合，可能无法按预期执行所有内容，并且性能也稍差

@ywbaek 的解决方案比我的建议更安全，也很直观，但执行速度更快。

最简单的解决方案有一个小缺点，即不能用作 lambda。

我的计时代码：

N=10000
M=500

called = 0
def func(v):
    global called
    called += 1
    v * v * v * v * v *v / (v+0.1)

def iterable(N):
    for v in range(N):
        v * 2
        yield v

def testrun():
    global called
    called=0
    print(timeit(test, number=M), end=" ")
    print(called)

print("consume some CPU")
timeit(lambda: 3**.5 **.2) # it seems, that timeit is a little more predictable if I let the process warm up a little

print("Start measures")

def test():
    for val in iterable(N): func(val)
testrun()

def test():
    {None for val in iterable(N) if func(val)}
testrun()

def test():
    [func(val) for val in iterable(N)]
testrun()

def test():
    all(func(val) or True for val in iterable(N))
testrun()

def test():
    any(func(val) and False for val in iterable(N))
testrun()

我的旧电脑上的结果：

consume some CPU
Start measures
3.864932143012993 5000000
3.916696268017404 5000000
4.0817033689818345 5000000
4.293206526956055 5000000
4.319622751965653 5000000
于 2020-06-17T00:12:24.230 回答