为什么循环的行为是这样的，（与 tee 一起使用）？答案

【问题标题】：Why does a loop behave like this, (in conjunction with tee)?为什么循环的行为是这样的，（与 tee 一起使用）？
【发布时间】：2017-09-29 00:39:43
【问题描述】：

我正在尝试迭代成对的组合。

虽然我已经找到了更好的方法，但从概念和实用的角度来看，这是我的第一个冲动，我想知道为什么它不起作用。

gen = itertools.combinations(range(1, 6), 3)
for i in gen:
  gen, gencopy = itertools.tee(gen)
  for j in gencopy:
    print(i, j)

给出以下输出：

(1, 2, 3) (1, 2, 4)
(1, 2, 3) (1, 2, 5)
(1, 2, 3) (1, 3, 4)
(1, 2, 3) (1, 3, 5)
(1, 2, 3) (1, 4, 5)
(1, 2, 3) (2, 3, 4)
(1, 2, 3) (2, 3, 5)
(1, 2, 3) (2, 4, 5)
(1, 2, 3) (3, 4, 5)

这意味着只有一个 is 被迭代。

但是，如果我将 tee 行更改为：

_, gencopy = itertools.tee(gen)

我得到了完整的预期对。

（注意：我后来发现执行此操作的最佳方法是简单地将生成器通过itertools.combinations 反馈回组合对并避免文档声称与 tee 一起出现的性能问题。但是，我很好奇 for 循环的行为以及为什么以这种方式更改生成器会导致它提前退出。）

【问题讨论】：

python 3.4：无论哪种方式，我都得到相同的输出：你发布的那个。
来自文档“一旦 tee() 进行了拆分，原始的可迭代对象不应在其他任何地方使用；否则，可迭代对象可以在不通知 tee 对象的情况下前进。”。因此，无论哪种方式，您的代码都不正确。
奇怪，我使用的是 Python 3.6.0

标签： python itertools tee

【解决方案1】：

来自documentation：

一旦 tee() 进行了拆分，原始的可迭代对象不应该在其他任何地方使用；否则，iterable 可能会在不通知 tee 对象的情况下前进。

tee 在输出中使用超过 1 个迭代器时的想法是在迭代器之间共享对象（每个迭代器都“消耗”原始列表）。

此迭代工具可能需要大量辅助存储（取决于需要存储多少临时数据）。一般来说，如果一个迭代器在另一个迭代器启动之前使用了大部分或全部数据，那么使用 list() 而不是 tee() 会更快。

在你的情况下会发生什么：内循环消耗所有数据，外循环立即退出。

文档建议的解决方法：

gen = list(itertools.combinations(range(1, 6), 3))
for i in gen:
  for j in gen:
    print(i, j)

当然，这可能会占用大量内存，因为您从一开始就“杀死”了生成器功能。所以你使用组合而不是双循环的想法可能是最好的。

【讨论】：