生成器的python生成器？

Question

我写了一个读取 txt 文件的类。该文件由非空行块（我们称它们为“节”）组成，以空行分隔：

line1.1
line1.2
line1.3

line2.1
line2.2

我的第一个实现是读取整个文件并返回一个列表列表，即节列表，其中每个节都是行列表。 这在记忆方面显然很糟糕。

所以我将它重新实现为列表生成器，也就是说，在每个循环中，我的班级都会将内存中的整个部分作为列表读取并生成它。

这样比较好，但在大截面的情况下仍然存在问题。所以我想知道我是否可以将它重新实现为生成器的生成器？问题是这个类非常通用，它应该能够满足这两个用例：

1. 读取一个非常大的文件，其中包含非常大的部分，并且只循环浏览一次。生成器的生成器非常适合此操作。

2. 将一个小文件读入内存以循环多次。列表生成器工作正常，因为用户可以调用

   列表(MyClass(file_handle))

但是，生成器的生成器在情况 2 中不起作用，因为内部对象不会转换为列表。

有什么比实现显式 to_list() 方法更优雅的方法，它将生成器的生成器转换为列表列表？

Answer 1

Python 2：

map(list, generator_of_generators)

Python 3：

list(map(list, generator_of_generators))

或两者兼而有之：

[list(gen) for gen in generator_of_generators]

---

由于生成的对象是 generator functions，而不仅仅是生成器，所以您会想要这样做

[list(gen()) for gen in generator_of_generator_functions]

如果这不起作用，我不知道你在问什么。另外，为什么它会返回生成器函数而不是生成器本身？

---

既然你在 cmets 中说你想避免 list(generator_of_generator_functions) 神秘地崩溃，这取决于你真正想要什么。

• 不可能以这种方式覆盖list 的行为：要么存储子生成器元素，要么不存储

• 如果确实发生了崩溃，我建议每次主生成器迭代时用主生成器循环耗尽子生成器。这是标准做法，也正是 itertools.groupby 所做的，一个标准库生成器。

例如。

def metagen():
    def innergen():
        yield 1
        yield 2
        yield 3

    for i in range(3):
        r = innergen()
        yield r

        for _ in r: pass

• 或者使用我将在稍后展示的黑暗秘密黑客方法（我需要编写它），但不要这样做！

正如承诺的那样，破解（对于 Python 3，这次是“回合”）：

from collections import UserList
from functools import partial


def objectitemcaller(key):
    def inner(*args, **kwargs):
        try:
            return getattr(object, key)(*args, **kwargs)
        except AttributeError:
            return NotImplemented
    return inner


class Listable(UserList):
    def __init__(self, iterator):
        self.iterator = iterator
        self.iterated = False

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.iterated = True
        return next(self.iterator)

    def _to_list_hack(self):
        self.data = list(self)
        del self.iterated
        del self.iterator
        self.__class__ = UserList

for key in UserList.__dict__.keys() - Listable.__dict__.keys():
    if key not in ["__class__", "__dict__", "__module__", "__subclasshook__"]:
        setattr(Listable, key, objectitemcaller(key))


def metagen():
    def innergen():
        yield 1
        yield 2
        yield 3

    for i in range(3):
        r = Listable(innergen())
        yield r

        if not r.iterated:
            r._to_list_hack()

        else:
            for item in r: pass

for item in metagen():
    print(item)
    print(list(item))
#>>> <Listable object at 0x7f46e4a4b850>
#>>> [1, 2, 3]
#>>> <Listable object at 0x7f46e4a4b950>
#>>> [1, 2, 3]
#>>> <Listable object at 0x7f46e4a4b990>
#>>> [1, 2, 3]

list(metagen())
#>>> [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]

太糟糕了，我什至不想解释。

关键是你有一个可以检测它是否被迭代的包装器，如果没有，你运行一个_to_list_hack，我不骗你，改变__class__属性。

由于布局冲突，我们必须使用 UserList 类并隐藏它的所有方法，这只是另一层杂物。

基本上，请不要使用此 hack。不过，你可以把它当作幽默来享受。

Answer 2

一种相当实用的方法是在创建时告诉“生成器的生成器”是生成生成器还是生成列表。虽然这不如让list 神奇地知道该做什么那么方便，但它似乎仍然比拥有一个特殊的to_list 功能更舒服。

def gengen(n, listmode=False):
    for i in range(n):
        def gen():
            for k in range(i+1):
                yield k
        yield list(gen()) if listmode else gen()

根据listmode 参数，这可以用于生成生成器或列表。

for gg in gengen(5, False):
    print gg, list(gg)
print list(gengen(5, True))