रूबी Array.each विधि

Question

पाइथन में रूबी के Array.each विधि के बराबर क्या है? क्या पाइथन के लिए एक अच्छा और छोटा बंद/लैम्ब्डा वाक्यविन्यास है?

[1,2,3].each do |x| 
    puts x 
end 

Answer 1

करता अजगर इसके लिए एक अच्छा और कम बंद/लैम्ब्डा वाक्य रचना है?

हाँ, लेकिन आप इसे इस मामले में नहीं चाहते हैं।

कि रूबी कोड के सबसे करीब बराबर है:

new_values = map(print, [1, 2, 3]) 

यह सुंदर अच्छा लग रहा है जब आप पहले से ही एक समारोह के आसपास झूठ बोल रही है, print की तरह है। आप केवल किसी स्वैच्छिक अभिव्यक्ति है और आप map में इसका उपयोग करना चाहते हैं, तो आप इस प्रकार का def या एक lambda साथ इसे से बाहर एक समारोह बनाने के लिए, की जरूरत है:

new_values = map(lambda x: print(x), [1, 2, 3]) 

कुरूपता आप जाहिरा तौर पर बचना चाहते है कि ।

new_values = [print(x) for x in values] 

हालांकि, इस मामले में, तुम बस, प्रत्येक मान के लिए कुछ बयान पर अमल प्रत्येक मान के लिए नए मूल्यों को जमा नहीं करने के लिए कोशिश कर रहे हैं: और अजगर यह से बचने के लिए एक अच्छा तरीका है: comprehensions। इसलिए, यह काम करेगा (आप None मानों की एक सूची वापस प्राप्त करेंगे), यह निश्चित रूप से बेवकूफ नहीं है।

for x in values: 
    print x 

Answer 2

सबसे मुहावरेदार:

for x in [1,2,3]: 
    print x 

Answer 3

आप एक सरणी से अधिक vectorized अंकगणित के लिए numpy उपयोग कर सकते हैं:

इस मामले में, ऐसा करना सही यह स्पष्ट रूप से नहीं बंद किया जाना, कोई काम करता है, कोई comprehensions, बस एक पाश लिखने के लिए:

>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([1, 2, 3]) 
>>> a * 3 
array([3, 6, 9]) 

आप आसानी से एक लैम्ब्डा कि एक सरणी के प्रत्येक तत्व से अधिक इस्तेमाल किया जा सकता परिभाषित कर सकते हैं:

>>> array_lambda=np.vectorize(lambda x: x * x) 
>>> array_lambda([1, 2, 3]) 
array([1, 4, 9]) 

लेकिन जैसा कि अन्य ने कहा है, अगर आप केवल प्रत्येक को मुद्रित करना चाहते हैं, तो लूप का उपयोग करें।

Answer 4

ऐसे पुस्तकालय भी हैं जो ऑब्जेक्ट को सभी सामान्य कार्यात्मक प्रोग्रामिंग सामग्री का पर्दाफाश करने के लिए लपेटते हैं।

• PyDash http://pydash.readthedocs.org/en/latest/
• underscorepy (गूगल github underscore.py)

जैसे pydash आप इस तरह काम करने के लिए अनुमति देता है:

>>> from pydash import py_ 
>>> from __future__ import print_function 
>>> x = py_([1,2,3,4]).map(lambda x: x*2).each(print).value() 
2 
4 
6 
8 
>>> x 
[2, 4, 6, 8] 

(बस हमेशा अंत में करने के लिए "ट्रिगर" निष्पादन और/या .value() साथ अन-लपेट लपेट मूल्यों के लिए याद!)