class MultiPass(object):
def __init__(self, initfunc):
self.initfunc = initfunc
def __iter__(self):
return self.initfunc()
multiples_of_3 = MultiPass(lambda: (i*3 for i in range(20)))
multiples_of_7 = MultiPass(lambda: (i*7 for i in range(20)))
print list((i,j) for i in multiples_of_3 for j in multiples_of_7)
def multiples_of_3(): # generator
for i in range(100):
yield i * 3
def multiples_of_7(): # generator
for i in range(100):
yield i * 7
list((i,j) for i in multiples_of_3() for j in multiples_of_7())
如果要将生成器表达式转换为多路径iterable,那么可以以相当常规的方式完成。例如:
从定义工作量的角度来看:
^{pr2}$但是从用户的角度来看,他们写的是},这意味着对象{}与任何其他iterable都是多态的,比如}。在
multiples_of_3
,而不是{tuple
或{需要输入
lambda:
有点不雅观,真的。我认为,在保持向后兼容性的同时,向语言引入“可理解的内容”并不会有任何危害。但是标点符号只有这么多,我怀疑这是否值得一个。在正如您所发现的,由生成器表达式创建的对象是一个迭代器(更确切地说是生成器迭代器),设计为只使用一次。如果需要可重置的生成器,只需创建一个实际的生成器并在循环中使用它:
第二段代码可以工作,因为内部循环(
(i*7 ...)
)的表达式列表在外循环的每一次传递时都会求值。这会导致每次都创建一个新的生成器迭代器,这将提供所需的行为,但以牺牲代码的清晰度为代价。在要理解发生了什么,请记住,当
^{pr2}$for
循环遍历迭代器时,不会对它进行“重置”。(这是一个特性;这样的重置会使在大型迭代器上的迭代中断成碎片,并且生成器不可能这样做。)例如:……与此相反:
^{3}$生成器表达式与调用的生成器等效,因此只能迭代一次。在
生成器对象是迭代器,因此是一个快照。它不是一个可以产生任意数量独立迭代器的iterable。这种行为不是你可以用开关改变的,所以任何解决方法都等于使用iterable(例如列表)而不是生成器,或者反复构造生成器。在
第二个片段执行后者。它在定义上等同于循环
希望这并不奇怪,在这里,后一个生成器表达式在外循环的每次迭代中都会重新求值。在
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