itertools.tee是如何工作的？可以复制'tee'以保存其“状态”吗？

Question

itertools.tee是如何工作的？可以复制'tee'以保存其“状态”吗？

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以下是关于 itertools.tee 的一些测试：

    li = [x for x in range(10)]
    ite = iter(li)
==================================================
    it = itertools.tee(ite, 5)
    >>> type(ite)
    <type 'listiterator'>
    >>> type(it)
    <type 'tuple'>
    >>> type(it[0])
    <type 'itertools.tee'>
    >>> 

    >>> list(ite)
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(it[0])          # here I got nothing after 'list(ite)', why?
    []
    >>> list(it[1])
    []
====================play again===================
    >>> ite = iter(li)
    it = itertools.tee(ite, 5)
    >>> list(it[1])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(it[2])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(it[3])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(it[4])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(ite)
    []                       # why I got nothing? and why below line still have the data?   
    >>> list(it[0])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(it[0])
    []
====================play again===================    
    >>> ite = iter(li)
    itt = itertools.tee(it[0], 5)    # tee the iter's tee[0].
    >>> list(itt[0])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(itt[1])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(it[0])
    []                               # why this has no data?
    >>> list(it[1])
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(ite)
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

我的问题是

tee是如何工作的，为什么有时原始迭代器“有数据”，而其他时间则没有？
我能否将一个迭代器的深拷贝作为“状态种子”保留以保持原始迭代器状态，并在稍后使用tee？
我可以交换两个迭代器或两个itertools.tee吗？

谢谢！

- user478514

我不确定我是否理解了你的问题，但是我认为在使用itertools.tee复制迭代器后，您不应该触摸原始迭代器。您应该从tee中获取n+1个迭代器，并使用其中一个作为“原始”来“跟踪状态”，无论您所指的是什么。 - Kimvais

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Glenn Maynard · Accepted Answer

tee 接管了原始迭代器；一旦你使用 tee 对一个迭代器进行操作，就应该抛弃原始迭代器，因为 tee 已经拥有它了（除非你真的知道自己在做什么）。

你可以使用 copy 模块来复制 tee：

import copy, itertools
it = [1,2,3,4]
a, b = itertools.tee(it)
c = copy.copy(a)

你可以通过调用a.copy()或a.__copy__()来复制一个对象。

请注意，tee通过跟踪从原始迭代器中消耗的所有迭代值来工作，这些值可能仍然被副本消耗。

例如：

a = [1,2,3,4]
b, c = itertools.tee(a)
next(b)

此时，b和c底层的tee对象已经读取了一个值1，它会将其存储在内存中，因为它必须记住它以便c进行迭代。它必须一直保留每个值，直到所有副本的tee被消耗。

这意味着，通过复制该tee来“保存状态”时需要小心。如果您实际上没有从“保存状态”的tee中消耗任何值，那么您将导致tee永远将迭代器返回的每个值都保留在内存中（直到被丢弃和收集为止）。