Метод Python, который также является функцией генератора?

Question

Я пытаюсь создать метод, который также действует как функция генератора, при переключении переключателя (want_gen ниже).

Что-то вроде:

def optimize(x, want_gen):
    # ... declaration and validation code
    for i in range(100):
        # estimate foo, bar, baz
        # ... some code here

        x = calculate_next_x(x, foo, bar, baz)

        if want_gen:
           yield x

    if not want_gen:
       return x

Но, конечно, это не работает - Python, по-видимому, не допускает yield и return в одном методе, даже если они не могут быть выполнены одновременно.

Код довольно сложен, и рефакторинг объявления и кода проверки не имеет большого смысла (слишком много переменных состояния - я в итоге получу трудные для имени подпрограммы-помощники из 7+ параметров, которыерешительно некрасиво).И, конечно же, я бы хотел как можно больше избегать дублирования кода.

Есть ли здесь какой-нибудь шаблон кода, который имел бы смысл для достижения желаемого поведения?

---

Почемумне это нужно?

У меня довольно сложная и трудоемкая процедура оптимизации, и я хотел бы получить отзыв о ее текущем состоянии во время выполнения (для отображения, например, в графическом интерфейсе).Старое поведение должно быть там для обратной совместимости.Многопоточность и обмен сообщениями - это слишком много работы для слишком небольшого дополнительного преимущества, особенно когда необходима кроссплатформенная работа.

Редактировать: Возможно, я должен был упомянуть, что каждый шаг оптимизации довольно длительный (также есть некоторые численные симуляции), я хотел бы иметь возможность «вмешаться» на определенной итерации и изменить некоторые параметры, или отменить весь бизнес в целом.Генераторы казались хорошей идеей, так как я мог запустить другую итерацию по своему усмотрению, в то же время возиться с некоторыми параметрами.

Answer 1

Поскольку все, что вам нужно, это какая-то обратная связь для долго выполняющейся функции, почему бы просто не передать ссылку на процедуру обратного вызова, которая будет вызываться через регулярные интервалы?

Answer 2

Ну ... мы всегда можем помнить, что yield был реализован в языке как способ облегчить существование объектов-генераторов, но всегда можно реализовать их либо с нуля, либо используя все лучшее из обоих миров:

class  Optimize(object):
    def __init__(self, x):
        self.x = x
    def __iter__(self):
        x = self.x
        # ... declaration and validation code
        for i in range(100):
            # estimate foo, bar, baz
            # ... some code here

            x = calculate_next_x(x, foo, bar, baz)
            yield x
    def __call__(self):
        gen = iter(self)
        return gen.next()

def optimize(x, wantgen):
    if wantgen:
        return iter(Optimize(x))
    else:
        return Optimize(x)()

Не то чтобы вам даже не нужна оболочка функции "optimize" - я просто вставил ее туда, чтобы она стала заменой для вашего примера (сработало бы).

Способ объявления класса, вы можете сделать просто:

for y in Optimize(x):
    #code

чтобы использовать его как генератор, или:

 k = Optimize(x)()

чтобы использовать его как функцию.

Answer 3

Вроде грязно, но я думаю, что это делает то же самое, что спрашивал ваш оригинальный код:

def optimize(x, want_gen):
    def optimize_gen(x):
        # ... declaration and validation code
        for i in range(100):
            # estimate foo, bar, baz
            # ... some code here

            x = calculate_next_x(x, foo, bar, baz)

            if want_gen:
               yield x
    if want_gen:
        return optimize_gen(x)

    for x in optimize_gen(x):
        pass
    return x

В качестве альтернативы цикл for в конце может быть записан:

    return list(optimize_gen(x))[-1]

Теперь спросите себя, действительно ли вы хотите это сделать. Почему вы иногда хотите всю последовательность, а иногда хотите только последний элемент? Пахнет немного подозрительно для меня.

Answer 4

Правка моего ответа, почему бы просто не всегда уступать?Вы можете иметь функцию, которая выдает одно значение.Если вы этого не хотите, просто выберите, чтобы ваша функция возвращала сам генератор или значение:

 def stuff(x, want_gen):
     if want_gen:
         def my_gen(x):
             #code with yield
         return my_gen
     else:
         return x

Таким образом, вы всегда возвращаете значение.В Python функции являются объектами.

Answer 5

Не совсем ясно, что вы хотите сделать, если вы переключаетесь между режимами генератора и функции.

Но в качестве первой попытки: возможно, обернуть версию генератора в новый метод, который явно отбрасывает промежуточные шаги?

def gen():
    for i in range(100):
        yield i

def wrap():
    for x in gen():
        pass
    return x

print "wrap=", wrap()

В этой версии вы можете перейти к gen(), циклически изменяя меньшие числа диапазона, внести коррективы, а затем использовать wrap() только тогда, когда хотите закончить.

Answer 6

Как насчет этого шаблона. Сделайте 3 строки изменений, чтобы преобразовать функцию в генератор. Переименуйте его в NewFunctionName. Замените существующую функцию той, которая либо возвращает генератор, если want_gen равен True, либо исчерпывает генератор и возвращает окончательное значение.

Answer 7

Простейшим является написание двух методов, один из которых генератор, а другой вызывает генератор и просто возвращает значение. Если вы действительно хотите одну функцию с обеими возможностями, вы всегда можете использовать флаг want_gen, чтобы проверить, какое возвращаемое значение, возвращая итератор, созданный функцией генератора, когда True, и просто значение в противном случае.