我喜欢这个基数包，它是非常轻量级的，并尝试使用最快的实现，这取决于可迭代对象。

用法:

>>> import cardinality
>>> cardinality.count([1, 2, 3])
3
>>> cardinality.count(i for i in range(500))
500
>>> def gen():
...     yield 'hello'
...     yield 'world'
>>> cardinality.count(gen())
2

count()的实际实现如下:

def count(iterable):
    if hasattr(iterable, '__len__'):
        return len(iterable)

    d = collections.deque(enumerate(iterable, 1), maxlen=1)
    return d[0][0] if d else 0

我喜欢这个基数包，它是非常轻量级的，并尝试使用最快的实现，这取决于可迭代对象。

用法:

>>> import cardinality
>>> cardinality.count([1, 2, 3])
3
>>> cardinality.count(i for i in range(500))
500
>>> def gen():
...     yield 'hello'
...     yield 'world'
>>> cardinality.count(gen())
2

count()的实际实现如下:

def count(iterable):
    if hasattr(iterable, '__len__'):
        return len(iterable)

    d = collections.deque(enumerate(iterable, 1), maxlen=1)
    return d[0][0] if d else 0

所以，对于那些想知道讨论总结的人。使用以下方法计算5000万长度生成器表达式的最终最高分:

len(列表(创)), Len ([_ for _ in gen])， Sum (1 for _ in gen)， Ilen (gen) (from more_itertool)， Reduce (c, i: c + 1, gen, 0)，

按执行性能排序(包括内存消耗)，会让你大吃一惊:

```

1: test_list.py: 8:0.492 KiB

gen = (i for i in data*1000); t0 = monotonic(); len(list(gen))

('list, sec'， 1.9684218849870376)

2: test_list_compr.py: 8:0.867 KiB

gen = (i for i in data*1000); t0 = monotonic(); len([i for i in gen])

('list_compr, sec'， 2.5885991149989422)

3: test_sum.py:8: 0.859 KiB

gen = (i for i in data*1000); t0 = monotonic(); sum(1 for i in gen); t1 = monotonic()

('sum, sec'， 3.441088170016883)

4: more_itertools/more.py:413: 1.266 KiB

d = deque(enumerate(iterable, 1), maxlen=1)

test_ilen.py:10: 0.875 KiB
gen = (i for i in data*1000); t0 = monotonic(); ilen(gen)

(ilen, sec, 9.812256851990242)

5: test_reduce.py:8: 0.859 KiB

gen = (i for i in data*1000); t0 = monotonic(); reduce(lambda counter, i: counter + 1, gen, 0)

('reduce, sec'， 13.436614598002052) ' ' '

因此，len(list(gen))是使用频率最高且占用内存较少的

虽然一般情况下不可能按照要求去做，但在迭代了多少项之后，对它们进行迭代的次数进行计数通常仍然是有用的。为此，您可以使用jaraco.itertools.Counter或类似的方法。下面是一个使用python3和rwt加载包的例子。

$ rwt -q jaraco.itertools -- -q
>>> import jaraco.itertools
>>> items = jaraco.itertools.Counter(range(100))
>>> _ = list(counted)
>>> items.count
100
>>> import random
>>> def gen(n):
...     for i in range(n):
...         if random.randint(0, 1) == 0:
...             yield i
... 
>>> items = jaraco.itertools.Counter(gen(100))
>>> _ = list(counted)
>>> items.count
48

通常的做法是将这类信息放在文件头中，并让pysam允许您访问这些信息。我不知道格式，但是你检查过API了吗?

正如其他人所说，你不能从迭代器中知道长度。

一个简单的方法是使用内置函数set()或list():

答:set()在迭代器中没有重复项的情况下(最快的方式)

iter = zip([1,2,3],['a','b','c'])
print(len(set(iter)) # set(iter) = {(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')}
Out[45]: 3

or

iter = range(1,10)
print(len(set(iter)) # set(iter) = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
Out[47]: 9

B: list()以防迭代器中有重复的项

iter = (1,2,1,2,1,2,1,2)
print(len(list(iter)) # list(iter) = [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2]
Out[49]: 8
# compare with set function
print(len(set(iter)) # set(iter) = {1, 2}
Out[51]: 2