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因为本系列还是基于一些曾经对 Python 有肯定相熟度的读者，所以咱们在此不做十分多的赘述来介绍基本知识了。而是回咱们之前的主题，咱们要用迭代器和生成器实现之前的指数函数。
当然，咱们这里还是须要回到惰性列表是什么这个问题。事实上，回到原来惰性求值的概念，惰性列表的概念其实是「须要时才计算出值」的列表。咱们在调用 iter 的时候，其实对常见的对象并没有特地大的劣势。咱们能够假想，其实 iter 转化 [1, 2, 3, 4] 的后果其实如下：
def yield_list():
yield 1
yield 2
yield 3
yield 4惟一的劣势，咱们之前曾经提到过了，就是重复套用函数 f 和g时，咱们是计算 g(f(x)) 而不是先把列表里每个值套用 f 再套用 g。这里有个极大的劣势，就是提前终止时能够防止没有必要的运算。比方，上面一个for 外面的例子，咱们是为了发现列表 ls 中利用 f 函数后如果后果等于 a 就返回 index 否则返回None：
def find_index_apply_f(f, ls, a):
for i, x in enumerate(ls):
if f(x) == a:
return i
else:
continue
return None
>>> find_index_apply_f(lambda x: x + 1, [1, 2, 3, 4, 5], 3)
1当初，这里提前跳出能够缩小十分多的运算量，然而如果应用一个一般列表却很难，咱们在应用 map 之后必然曾经全都计算了，但如果惰性求值，咱们能够就在须要的时候进行就行。这个是列表操作代替循环必须实现的货色。
第二个惰性列表的最大利用，就是无穷列表，比方上面一个生成器，咱们能够生成一个有限长度的全是 x 的列表。前面咱们会聊到咱们在各种场合中曾经用到了这个形象。
def yield_x_forever(x):
while True:
yield x实现一些罕用的 (惰性) 列表操作
大部分操作迭代器 / 生成器的函数，咱们都能够在 itertoools 中找到。但，咱们这里还是要实现一些十分 函数式 的函数，不便当前的操作：
1. head
head很简略，即取出 (惰性) 列表第一个元素：
head = next2. take
take的指标是列表前 N 个值，这个能够实现成触发计算（转化成非惰性对象，个别为一个值或者列表）或者不触发计算的版本。上面咱们实现的是触发计算的函数。
def take(n, it):
"""将前 n 个元素固定转为列表"""
return [x for x in islice(it, n)]
take_curry = lambda n: lambda it: take(n, it)3. drop
drop则相同是删去前 N 个值。
def drop(n, it):
"""剔除前 n 个元素"""
return islice(it, n, None)4. tail
tail是删去 head 后的列表，能够用 drop 实现：
from functools import partial
tail = partial(drop, 1)5. iterate
iterate是重点要用到的函数，就是通过一个迭代函数还有初始值，实现一个无穷列表：
def iterate(f, x):
yield x
yield from iterate(f, f(x))比方，实现所有正偶数的无穷列表：
positive_even_number = iterate(lambda x: x + 2, 2)当然，更简略地写法是应用 itertools 外面的 repeat 和accumulate：
def iterate(f, x):
return accumulate(repeat(x), lambda fx, _: f(fx))简略实际
例子一：求指数
咱们回到之前求指数的例子中，咱们能够实现惰性列表的版本。
第一个思路，咱们就是间接用 iterate 从x开始，每次乘以 x，而后取出前n 个值，拿到最初一个：
power = lambda x, n: take(n, iterate(lambda xx: xx * x, x))[-1]另一个就是学生成一个无穷长度的 x，取出前n 个，相乘来reduce：
power = lambda x, n: reduce(
lambda x, y: x * y,
take(n, iterate(lambda _: x, x))
)当然，咱们还能够用 生成器 生成无穷长列表：
def yield_power(x, init=x):
yield init
yield from yield_power(x, init * x)例子二：查找
咱们回到下面讲解的例子，咱们要找到一个无穷列表中套用 f 后，第一个等于 a 的值的index。如果不是惰性的话，这个必须提前跳出也不可能实现。
def find_a_in_lazylist(f, lls, a):
return head(filter(lambda x: f(x[1]) == a, enumerat(lls)))[0]总结
本章回顾了利用 Python 自带的生成器、迭代器实现惰性列表，并展现如何使用这些概念做一些数据操作利用。当然在其中，咱们要粗浅感触到，函数式编程与数据是十分亲热的，它关注数据胜于我的项目构造，这点和对象式编程十分不同。大部分对象式编程的教程偏向于概述分层、构造这些概念，真是因为这个是对象式编程善于的中央。
在我实现的教学我的项目 fppy(点击这里返回github) 中，我用内置的 python 模块实现了一个 LazyList 类，用它能够用链式写法实现下面的所有例子:
power1 = lambda x, n: LazyList.from_iter(x)(lambda xx: x * x).take(n).last
power2 = lambda x, n: LazyList.from_iter(x)(lambda _: x).take(n).reduce(lambda xx, yy: xx * yy)
find_a_in_lazylist = lambda f, lls, a: LazyList(lls)\
.zip_with(LazyList.from_iter(0)(lambda x: x + 1))\
.filter(lambda x: f(x[1]) == a)\
.split_head()[0]
