以下代码中 'or' 关键字的用途是什么？

Question

我无法理解以下代码中 or 关键字的用法，该代码取自 answer from this site，显示了使用 reduce 对列表进行分区的一种方法：

 def partition(l, p):
     return reduce(lambda x, y: x[not p(y)].append(y) or x, l, ([], []))

我知道如果条件为真，代码将附加到第一个列表，否则附加到第二个。 or x 部分的作用是什么？我尝试将其排除在外，但最终出现错误 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

Answer 1

有人在打代码。 list.append() always returns None，这是一个假值。通过使用 or 他们可以得到 lambda return 第二个表达式的结果； None or ... 始终 return 是 ... 的结果。

您可以用完整的函数定义替换 lambda：

def func(x, y): 
    x[not p(y)].append(y)
    return x

和上面的lambda都重新定义了return的x参数，也就是每次调用传递的累计值reduce()。在这种情况下，它是一个包含两个列表的元组，分区值被收集到其中。

就个人而言，我只是使用了一个循环：

def partition(l, p):
    a, b = [], []
    for v in l:
        target = a if not p(v) else b
        target.append(v)
    return a, b

毕竟，可读性很重要。此外，因为它避免了额外的函数调用（输入列表中每个值一个额外的调用），它也快了很多：

>>> import timeit
>>> import random
>>> testdata = [random.randrange(1000) for _ in range(10 ** 4)]
>>> predicate = lambda v: v % 2 == 0
>>> def partition_lambda(l, p):
...     return reduce(lambda x, y: x[not p(y)].append(y) or x, l, ([], []))
...
>>> def partition_readable(l, p):
...     a, b = [], []
...     for v in l:
...         target = a if not p(v) else b
...         target.append(v)
...     return a, b
...
>>> timeit.timeit('part(l, p)', 'from __main__ import partition_lambda as part, testdata as l, predicate as p', number=10**3)
2.5286515180487186
>>> timeit.timeit('part(l, p)', 'from __main__ import partition_readable as part, testdata as l, predicate as p', number=10**3)
1.6824414430302568

因此对于 10k 项目列表的分区，1000 次，可读版本只需要 reduce() 版本所花费时间的 2/3。

以下代码中 'or' 关键字的用途是什么？

What is the use of the 'or' keyword in the following code?

python

reduce