Python 充分利用Lazy evaluation

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：

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 xrange (1000000):
    for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'):
        if w in abbreviations:
        #if w[-1] == '.' and w in abbreviations:
            pass
print "total run time:"
print time()-t

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）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？

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