函数式编程 - 惰性求值
惰性求值是一种求值策略，它保留表达式的求值，直到需要它的值为止。避免了重复评估。Haskell是这种函数式编程语言的一个很好的例子，它的基础是基于惰性计算的。
Unix 映射函数中使用惰性求值，通过仅从磁盘加载所需的页面来提高其性能。不会为剩余页面分配内存。
惰性评估 - 优点
它允许语言运行时丢弃不直接链接到表达式最终结果的子表达式。
它通过丢弃临时计算和条件来降低算法的时间复杂度。
它允许程序员在初始化后无序访问数据结构的组件，只要它们不存在任何循环依赖关系。
它最适合加载不经常访问的数据。
惰性评估 - 缺点
它强制语言运行时保留子表达式的计算，直到通过创建thunk（延迟对象）在最终结果中需要它为止。
有时它会增加算法的空间复杂度。
很难发现它的性能，因为它在执行之前包含大量的表达式。
使用 Python 进行惰性求值
Python 中的 range方法遵循惰性求值的概念。它节省了更大范围的执行时间，并且我们从不需要一次需要所有值，因此它也节省了内存消耗。看一下下面的例子。
r = range(10) print(r) range(0, 10) print(r[3])
它将产生以下输出 -
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 3