我有一个由多重yield返回的生成器对象。准备调用这个生成器是相当耗时的操作。这就是为什么我想重复使用发电机几次。

y = FunctionWithYield()
for x in y: print(x)
#here must be something to reset 'y'
for x in y: print(x)

当然,我正在考虑将内容复制到简单的列表中。有办法重置我的发电机吗?


请参见:如何提前查看Python生成器中的一个元素?


当前回答

我想为一个老问题提供一个不同的解决方案

class IterableAdapter:
    def __init__(self, iterator_factory):
        self.iterator_factory = iterator_factory

    def __iter__(self):
        return self.iterator_factory()

squares = IterableAdapter(lambda: (x * x for x in range(5)))

for x in squares: print(x)
for x in squares: print(x)

与list(iterator)相比,这样做的好处是它的空间复杂度是O(1),而list(iterator)是O(n)。缺点是,如果你只能访问迭代器,而不能访问产生迭代器的函数,那么你就不能使用这个方法。例如,这样做似乎是合理的,但它不会起作用。

g = (x * x for x in range(5))

squares = IterableAdapter(lambda: g)

for x in squares: print(x)
for x in squares: print(x)

其他回答

没有重置迭代器的选项。迭代器通常在遍历next()函数时弹出。唯一的方法是在迭代迭代器对象之前进行备份。下面的检查。

创建包含0到9项的迭代器对象

i=iter(range(10))

遍历将弹出的next()函数

print(next(i))

将迭代器对象转换为list

L=list(i)
print(L)
output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

所以第0项已经跳出来了。此外,当我们将迭代器转换为list时,所有的项都会弹出。

next(L) 

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#129>", line 1, in <module>
    next(L)
StopIteration

因此,在开始迭代之前,需要将迭代器转换为列表以备备份。 List可以用iter(< List -object>)转换为迭代器

另一种选择是使用itertools.tee()函数创建生成器的第二个版本:

import itertools
y = FunctionWithYield()
y, y_backup = itertools.tee(y)
for x in y:
    print(x)
for x in y_backup:
    print(x)

从内存使用的角度来看,如果原始迭代可能不处理所有的项,这可能是有益的。

来自tee的官方文件:

通常,如果一个迭代器使用了前面的大部分或所有数据 另一个迭代器启动时,使用list()比tee()更快。

所以在你的情况下最好使用list(iterable)。

现在可以使用more_itertools。Seekable(第三方工具),允许重置迭代器。

通过> pip Install more_itertools安装

import more_itertools as mit


y = mit.seekable(FunctionWithYield())
for x in y:
    print(x)

y.seek(0)                                              # reset iterator
for x in y:
    print(x)

注意:内存消耗会随着迭代器的增加而增加,所以要警惕大型迭代对象。

它可以通过code对象来实现。下面是一个例子。

code_str="y=(a for a in [1,2,3,4])"
code1=compile(code_str,'<string>','single')
exec(code1)
for i in y: print i

1 2 3 4

for i in y: print i


exec(code1)
for i in y: print i

1 2 3 4