Implementa nuestra amada función que calcula la lista con los productos de los elementos de dos listas sin utilizar el operador corchete, ni bucles for ni comprensión de listas, ni zip.
Hint
Obtén un iterador de por cada lista con la función iter. Avanza los iteradores con next ().
Hint
Comprueba que ha terminado el bucle capturando la excepción StopIteration.
Implementa un generador sucesos (probabilidad) que produce una secuencia infinita de valores booleanos pseudoaletoreos con probabilidad de que sean True.
Hint
Utiliza la función random.random () para generar un número pseudo-aleatoreo entre 0.0 y 1.0 una distribución uniforme.
Implementa el ejercicio 2 del apartado Funciones de Alto Orden del tema 1 utilizando las funciones de itertools. Esa función, recordemos, devolvía True si algún elemento contiene algún número par y False en caso contrario.
Implementa un generador fibonacci que produce los diferentes de la secuencia de Fibonacci, que tiene la forma:
0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...
Cuyos dos primeros valores son 0 y 1 por definición y el resto se calculan sumando los dos últimos valores de la sucesión.
Compara la eficiencia de la función del ejercicio 3 con la desarrollada en el tema 1. Para ello, será útil definir una función algunospares (n, p) que devuelve una lista de n números dónde cada número tiene una probabilidad p de ser par, basándote en la función sucesos.
Hint
Te será de útil usar la función itertools.imap para convertir los sucesos en enteros.
Hint
Te será útil la función itertools.islice.
Implementa un generador primos que genere todos los números primos. Por eficiencia, el generador debe ir almacenando los primos encontrados hasta el momento en una lista.
Implementa un decorador unarygen, que convierte cualquier función unaria f en un generador que recibe como parámetro un valor inicial inic y modele la secuencia:
inic, f(inic), f(f(inic)), f(f(f(inic))), ...
Por ejemplo, el siguiente código:
@unarygen
def dedosendos (n):
return n + 2
for x in dedosendos (0):
print x
Produce la salida:
0 2 4 ...
Hint
Define un generador dentro de unarygen` que llama a la función de fuera en un bucle infinito, haciendo yield de los sucesivos valores que va produciendo.
Define una operación potencia (op, val, n) que calcula la n-ésima potencia de un valor val sobre la operación op.
Hint
Se recomienda usar el decorador anterior.
Hint
Se recomienda usar función itertools.islice para avanzar un generador a la posición que quieres.
Define un decorador memoize que añade memoización a cualquier función. Esto significa, que para unos parámetros dados la función real sólo se ejecuta una vez, y el resto de veces consulta el resultado desde una tabla.
Como no puedes meter un diccionario como clave en un diccionario, sólo se podrán decorar así funciones que no tengan parámetros por clave.
Hint
Crea un diccionario dentro del decorador, pero fuera de la función que implementa el envoltorio. Cada vez que se ejecute el envoltorio, comprueba si la tabla contiene alguna clave con los parámetros que ha recibido.
Define un decorador memoizegen que decora un generador de tal forma que los valores del generador decorado se computan realmente sólo la primera vez que se itere sobre alguna instancia del generador, el resto de veces se sacan de una lista.
Escribe un gestor de contexto onexit (func) que ejecuta se asegura de que se ejecuta la función func al salir del bloque.
Escribe un gestor de contexto fastmap que al entrar en el bloque substituye la función map por la versión de itertools y al salir lo deja como estaba.
Hint
Para asignar a la variable global map tienes que indicar global map antes de hacer la asignación.
Hint
Si lo haces como en la pista anterior la substitución sólo afectará a las funciones del módulo actual, para que afecte globalmente, puedes asignar la función imap en __builtins__.map.