一个简单的基准:

import collections
import itertools

def count_iter_items(iterable):
    counter = itertools.count()
    collections.deque(itertools.izip(iterable, counter), maxlen=0)
    return next(counter)

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

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

def count_sum(iterable):           
    return sum(1 for _ in iterable)

iter = lambda y: (x for x in xrange(y))

%timeit count_iter_items(iter(1000))
%timeit count_lencheck(iter(1000))
%timeit count_sum(iter(1000))

结果:

10000 loops, best of 3: 37.2 µs per loop
10000 loops, best of 3: 47.6 µs per loop
10000 loops, best of 3: 61 µs per loop

例如，简单的count_iter_items是可行的方法。

为python3调整:

61.9 µs ± 275 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
74.4 µs ± 190 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
82.6 µs ± 164 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

不。这是不可能的。

例子:

import random

def gen(n):
    for i in xrange(n):
        if random.randint(0, 1) == 0:
            yield i

iterator = gen(10)

迭代器的长度是未知的，直到迭代遍历它。

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)。

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。

不，任何方法都需要解析每个结果。你可以这样做

iter_length = len(list(iterable))

但是在无限迭代器上运行它当然不会返回。它还将消耗迭代器，如果你想使用内容，它将需要重置。

告诉我们你想要解决的真正问题可能会帮助我们找到更好的方法来实现你的实际目标。

编辑:使用list()会将整个可迭代对象一次性读入内存，这可能是不可取的。另一种方法是做

sum(1 for _ in iterable)

正如另一个人发布的那样。这样可以避免把它保存在记忆中。

这违背了迭代器的定义，迭代器是一个指向对象的指针，加上如何到达下一个对象的信息。

迭代器不知道在终止之前它还能迭代多少次。这个可以是无穷，所以无穷可能是你的答案。