如何使一个对象具有像随机数生成器这样的接口，但它实际上生成了一个指定的序列？

Question

我想要构造一个像随机数生成器一样工作的对象，但是按照指定的顺序生成数字。

# a random number generator
rng = lambda : np.random.randint(2,20)//2

# a non-random number generator
def nrng():
    numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
    for i in range(len(numbers)):
        yield numbers[i]

for j in range(10):
    print('random number', rng())
    print('non-random number', nrng())

以上代码的问题，我不能在最后一行中调用nrng，因为它是一个生成器。我知道，重写上面代码的最简单的方法是简单地循环非随机数，而不是定义生成器。我更愿意让上面的例子起作用，因为我正在处理大量的代码，其中包括一个函数，它接受一个随机数生成器作为参数，并且我想在不重写整个代码的情况下添加传递非随机数序列的功能。

编辑:我在评论中看到了一些困惑。我知道python的随机数生成器会产生伪随机数。这篇文章是关于用一个数字生成器代替一个伪随机数生成器，该生成器从非随机用户指定的序列生成数字(例如，生成数字序列1,1,2,2,1,0,1的生成器，如果我愿意的话)。

Answer 1

编辑：

要做到这一点，最干净的方法是使用lambda包装对next(nrng)的调用，这是@GACy20中的一个很好的注释：

def nrng_gen():
    yield from range(10)

nrng = nrng_gen()

nrng_func = lambda: next(nrng)

for i in range(10):
    print(nrng_func())

原来的答案：

如果您希望您的对象保持状态，并且看起来像一个函数，请使用__call__方法创建一个自定义类。

例如：

class NRNG:
    def __init__(self):
        self.numbers = range(10)
        self.state = -1
    def __call__(self):
        self.state += 1
        return self.numbers[self.state]
        
nrng = NRNG()


for i in range(10):
    print(nrng())

但是，除非绝对必要，否则我不建议这样做，因为它掩盖了nrng保持状态的事实(尽管从技术上讲，大多数rng都在内部保持状态)。

最好通过调用next来使用带有yield的常规生成器，或者编写自定义迭代器(也是基于类的)。这些工具将适用于类似for循环和其他用于迭代的python工具(比如优秀的itertools包)。

Answer 2

您可以使用生成器或迭代器调用next()作为参数，从其中提取一个元素。预先将生成器保存到变量允许您多次执行此操作。

# make it a generator
def _rng():
    while True:
        yield np.random.randint(2,20)//2

# a non-random number generator
def _nrng():
    numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
    for i in range(len(numbers)):
        yield numbers[i]

rng = _rng()
nrng = _nrng()
for j in range(10):
    print('random number', next(rng))
    print('non-random number', next(nrng))

Answer 3

np.random.randint可以记住它生成的最后一个数字，因为它是np.random.RandomState类的函数。Numpy只是对类方法进行化名，这样就可以从np.random模块直接访问它，而不是让您通过类访问它。

知道了这一点，您可以编写自己的类，如下所示：

class NotRandom:

    numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
    last_index = -1

    @classmethod
    def nrng(cls):
        cls.last_index += 1
        if cls.last_index < len(cls.numbers):
            return cls.numbers[cls.last_index]
        # else:
        return None

# Create an alias to the classmethod
nrng = NotRandom.nrng      # Note this is OUTSIDE the class

然后，你可以：

print(nrng())    # 1.0
print(nrng())    # 1.5
print(nrng())    # 2.0

如果您希望能够拥有多个并发nrng实例，则可以使nrng()成为实例方法，而不是类方法：

class NotRandom:
    def __init__(self):
        self.numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
        self.last_index = -1

    def nrng(self):
        self.last_index += 1
        if self.last_index < len(self.numbers):
            return self.numbers[self.last_index]
        # else:
        return None

# Create an object. Then create an alias to its method
nrng = NotRandom().nrng 

然后，您可以使用nrng()来引用绑定到您创建的NotRandom实例的方法。如果您想要另一个实例，您也可以这样做：

another_notrandom = NotRandom()
nrng2 = another_notrandom.rng

print(nrng())    # 1.0
print(nrng())    # 1.5

print(nrng2())   # 1.0

print(nrng())    # 2.0

print(nrng2())   # 1.5