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

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

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

这在理论上是不可能的:事实上，这就是“停止问题”。

证明

相反，假设可以使用函数len(g)来确定任何生成器g的长度(或无限长度)。

对于任何程序P，现在让我们将P转换为生成器g(P): 对于P中的每个返回点或出口点，产生一个值而不是返回它。

如果len(g(P)) ==无穷大，P不会停止。

这解决了暂停问题，这是不可能的，见维基百科。矛盾。

因此，如果不对泛型生成器进行迭代(==实际运行整个程序)，就不可能对其元素进行计数。

更具体地说，考虑

def g():
    while True:
        yield "more?"

长度是无限的。这样的发生器有无穷多个。

迭代器只是一个对象，它有一个指向下一个对象的指针，由某种缓冲区或流读取，它就像一个LinkedList，在那里你不知道你有多少东西，直到你遍历它们。迭代器是高效的，因为它们所做的一切都是通过引用而不是使用索引告诉你下一个是什么(但是正如你所看到的，你失去了查看下一个条目有多少的能力)。

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。