在python中深度復制生成器

Question

我正在使用發電機功能，說：

def foo():
    i=0
    while (i<10):
         i+=1
         yield i

現在，我希望選擇在任意次數的迭代后復制生成器，以便新副本將保留內部狀態（在示例中將具有相同的“i”），但現在將獨立於原始狀態（即迭代）副本不應該改變原來的）。

我嘗試過使用copy.deepcopy但是我收到錯誤：

 "TypeError: object.__new__(generator) is not safe, use generator.__new__()"   

顯然，我可以使用帶有計數器的常規函數​​來解決這個問題。 但我真的在尋找使用發電機的解決方案。

Answer 1

我能想到三種情況：

• 生成器沒有副作用，您只希望能夠回顧已經捕獲的結果。 您可以考慮使用緩存的生成器而不是真正的生成器。 您也可以共享緩存的生成器，如果有任何客戶端走到您尚未到達的項目，它將會前進。 這與tee（）方法類似，但是在生成器/緩存本身中執行tee功能而不是要求客戶端執行此操作。

• Generator有副作用，但沒有歷史記錄，您希望能夠在任何地方重新啟動。 考慮將其寫為協程 ，您可以隨時傳入值。

• 生成器具有副作用和歷史，這意味着G（x）處的生成器狀態取決於G（x-1）的結果，因此您不能將x傳回其中以從任何地方開始。 在這種情況下，我認為您需要更具體地了解您要執行的操作，因為結果不僅取決於生成器，還取決於其他數據的狀態。 在這種情況下，可能有更好的方法。

Answer 2

itertools.tee的評論也是我的第一個猜測。 由於警告你不應該在使用T恤后再推進原始發電機，我可能會寫這樣的東西來分拆副本：

>>> from itertools import tee
>>>
>>> def foo():
...   i = 0
...   while i < 10:
...     i += 1
...     yield i
...
>>>
>>> it = foo()
>>> it.next()
1
>>> it, other = tee(it)
>>> it.next()
2
>>> other.next()
2