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Formalización de la Secuencia Perezosa - Evaluación perezosa en python - Parte 5

Refactorización

Hasta ahora hemos visto cómo crear una secuencia perezosa que va guardando en una caché los resultados de una operación (proceso de memoización). Así mismo, cuando la secuencia es una secuencia ordenada podemos optimizar algunas búsquedas, tal como vimos con la secuencia de números primos.

Vamos a intentar darle una forma a todo esto creando las clases LazySequence y LazySortedSequence.

El código refactorizado final se puede descargar a continuación:

LazySequence

La clase LazySequence crea una secuencia perezosa a partir de un iterador. A medida que obtenga elementos del iterador, los va almacenando en una caché:

T = TypeVar("T", covariant=True)

class LazySequence(Iterator[T]):
    def __init__(self, iterator: Iterator[T]):
        self._cache: list[T] = []
        self.iterator = iterator

    def __next__(self) -> T:
        x = next(self.iterator)
        self._cache.append(x)
        return x

Cada vez que se calcule un nuevo elemento a través de next(), éste se añadirá a la caché.

Para que funcione como secuencia, se implementan los métodos __getitem__:

    @singledispatchmethod
    def __getitem__(self, idx):
        return NotImplemented

    @__getitem__.register
    def __getitem_int__(self, idx: int) -> T:
        if idx < 0:
            raise OverflowError
        elif idx >= self.size:
            self._cache.extend(islice(self.iterator, idx - self.size + 1))

        return self._cache[idx]

    @__getitem__.register
    def __getitem_slice__(self, sl: slice) -> list[T]:
        rng = range(INFINITE)[sl]
        return [self[i] for i in rng]

Y añadimos el método __iter__ para cumplir con el protocolo iterator:

    def __iter__(self) -> Iterator[T]:
        yield from self._cache
        yield from (self[i] for i in range(len(self._cache), INFINITE))

LazySortedSequence

Derivando de LazySequence, se crea la clase LazySortedSequence para cuando el iterador produzca una secuencia ordenada. Tal como hemos visto, cuando la secuencia está ordenada podemos realizar búsquedas por bisecciones que resultan bastante eficiente.

La operación principal será el método insertpos() que nos indica la posición en la que se insertaría un elemento en la secuencia, manteniendo el orden de los elementos. Si no son suficientes con los elementos de la caché, se extraerán más del iterador mediante next(), que irán añadiéndose progresivamente a la caché:

Ord = TypeVar("Ord", bound=int, covariant=True)

class LazySortedSequence(LazySequence[Ord]):
    def insertpos(self, x: int) -> int:
        if self.size > 0 and x <= self.last:
            idx = bisect_left(self._cache, x)
        else:
            while x > next(self):
                pass
            idx = self.size - 1

        return idx

Con el método insertpos() ya podemos definir los métodos __contains__() e index() típicos de la secuencias:

    def __contains__(self, x: int) -> bool:
        idx = self.insertpos(x)
        return x == self._cache[idx]

    def index(self, x: int) -> int:
        idx = self.insertpos(x)
        if x == self._cache[idx]:
            return idx
        raise ValueError(f"{x} is not in {self.__class__.__name__}")

No existe un protocolo para elementos ordenables (Sortable, Ordered). Para ordenar elementos se usan los métodos de comparación __eq__, __ne__, __lt__, __le__, __gt__ y __ge__. Pero se suele considerar estos métodos redundantes ya que basta con definir sólo dos (eg: __eq__ y __lt__) para establecer una ordenación.

Como no hay una forma mejor, hemos creado el tipo genérico Ord enlazado con int para que al menos el chequeador de tipos no se queje en la comparaciónes, aunque no tiene porqué limitarse su aplicación a números enteros.

Números primos

Como caso práctico, veamos cómo se puede redefinir la clase Primes:

@final
class Primes(LazySortedSequence[Prime]):
    def __init__(self):
        super().__init__(self.__genprimes())
        self._cache.extend([2, 3])

    def __genprimes(self) -> Iterator[Prime]:
        _primes = self._cache
        start = 5
        top = 1
        while True:
            stop = _primes[top] ** 2
            for n in range(start, stop, 2):
                for p in islice(_primes, 1, top):
                    if n % p == 0:
                        break
                else:
                    yield n

            start = stop + 2
            top += 1

Si dejamos así la codificación, la clase Primes usará el método __contains__ de LazySortedSequence. Este método añadirá primos a la caché hasta alcanzar el argumento solicitado.

Si recordamos de la implementación anterior que teníamos de la clase Primes, el método __contains__() estaba optimizado para comprobar la pertencia de un número, sin añadir más elementos a la caché. Vamos a recuperar esta codificación:

    def __contains__(self, n: int) -> bool:

        if n <= self.last:
            return super().__contains__(n)

        root = isqrt(n)
        _primes = self._cache

        top = self.size if root > self.last else self.insertpos(root)

        if any(n % prime == 0 for prime in islice(_primes, 1, top)):
            return False

        # "one-shot" check
        if any(n % i == 0 for i in range(self.last + 2, root + 1, 2)):
            return False

        return True

Serie Evaluación Perezosa en Python

La serie unificada como Jupyter Notebook en:


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