为何使用`any`会导致Python程序挂起/运行极慢，而使用`for`循环却能高效执行？

先看问题场景：我们要判断能否用给定列表中的数字（可重复使用）相加得到目标金额，示例如下：

sum_possible(2017, [4, 2, 10]) # -> False

性能拉胯的any()实现 #

这个版本会在处理较大金额时挂起或运行极慢：

def sum_possible(amount, numbers, cache = None):
    if cache is None:
        cache = {}
    if amount in cache:
        return cache[amount]
    if amount == 0:
        return True
    if amount < 0:
        return False
    cache[amount] = any([sum_possible(amount - number, numbers, cache) for number in numbers])
    return cache[amount]

高效的for循环实现 #

这个版本能在合理时间内解决问题：

def sum_possible(amount, numbers, cache = None):
    if cache is None:
        cache = {}
    if amount in cache:
        return cache[amount]
    if amount == 0:
        return True
    if amount < 0:
        return False
    for number in numbers:
        if sum_possible(amount - number, numbers, cache):
            cache[amount] = True
            return True
    cache[amount] = False
    return False

核心原因：列表推导式破坏了any()的短路特性 #

你说的没错，any()本身是支持短路求值的——只要遇到第一个True就会立刻返回，不再检查后续元素。但问题出在你传给any()的是列表推导式：

列表推导式是贪婪求值的，它会先遍历所有numbers元素，执行每一次sum_possible(amount - number, ...)递归调用，把所有结果都计算出来并存进列表，之后any()才会开始遍历这个列表。哪怕第一个递归调用就返回了True，后面的所有递归也已经跑完了，完全没享受到短路的好处！

而for循环的实现则是真正的短路：每调用一次递归，只要返回True，立刻就会写入缓存并返回函数，后面的循环迭代直接跳过，避免了大量不必要的递归计算。

修复any()版本的小技巧 #

如果想保留any()的写法同时获得和for循环一样的性能，只需要把列表推导式改成生成器表达式（去掉方括号）：

cache[amount] = any(sum_possible(amount - number, numbers, cache) for number in numbers)

生成器是惰性求值的，它只会在any()需要的时候才逐个生成元素，遇到第一个True就会停止生成，完美实现短路效果，性能和for循环版本几乎一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HeyZoos