如何len(generator())

Question

Python生成器非常有用.它们优于返回列表的函数.但是,你可以len(list_returning_function()).有办法len(generator_function())吗？

更新:
当然len(list(generator_function()))会工作.....
我正在尝试使用我在我正在创建的新生成器中创建的生成器.作为新发电机计算的一部分,它需要知道旧发电机的长度.但是我想将它们与发生器保持相同的属性,特别是 - 不要将整个列表保存在内存中,因为它可能很长.

更新2:
假设发生器即使从第一步开始就知道它的目标长度.此外,没有理由维护len()语法.示例 - 如果Python中的函数是对象,我不能将长度分配给新生成器可以访问的此对象的变量吗？

Answer 1

list如果你仍然想要在之后处理生成器元素,那么在其他答案中建议的转换是最好的方法,但是有一个缺陷:它使用O(n)内存.您可以在不使用那么多内存的情况下计算生成器中的元素:

sum(1 for x in generator)

当然,要注意这可能比len(list(generator))普通的Python实现要慢,如果生成器足够长,内存复杂性很重要,那么操作需要相当长的时间.尽管如此,我个人更喜欢这个解决方案,因为它描述了我想要的东西,而且它没有给我任何额外的不需要的东西(例如所有元素的列表).

还要听听delnan的建议:如果你丢弃了生成器的输出,很可能有一种方法可以在不运行它的情况下计算元素的数量,或者以另一种方式计算它们.

Answer 2

生成器没有长度,毕竟它们不是集合.

生成器是具有内部状态(和花哨语法)的函数.您可以重复调用它们以获取一系列值,因此您可以在循环中使用它们.但是它们不包含任何元素,因此要求生成器的长度就像要求函数的长度一样.

如果Python中的函数是对象,我不能将长度分配给新生成器可以访问的此对象的变量吗？

函数是对象,但您无法为它们分配新属性.原因可能是保持这样一个基本对象尽可能高效.

但是,您可以简单地(generator, length)从函数中返回对,或者将生成器包装在一个简单的对象中,如下所示:

class GeneratorLen(object):
    def __init__(self, gen, length):
        self.gen = gen
        self.length = length

    def __len__(self): 
        return self.length

    def __iter__(self):
        return self.gen

g = some_generator()
h = GeneratorLen(g, 1)
print len(h), list(h)

Answer 3

假设我们有一台发电机:

def gen():
    for i in range(10):
        yield i

我们可以将生成器与已知长度一起包装在一个对象中:

import itertools
class LenGen(object):
    def __init__(self,gen,length):
        self.gen=gen
        self.length=length
    def __call__(self):
        return itertools.islice(self.gen(),self.length)
    def __len__(self):
        return self.length

lgen=LenGen(gen,10)

实例LenGen是生成器本身,因为调用它们会返回迭代器.

现在我们可以使用lgen生成器来代替gen和访问len(lgen):

def new_gen():
    for i in lgen():
        yield float(i)/len(lgen)

for i in new_gen():
    print(i)

Answer 4

你可以用len(list(generator_function()).但是,这会消耗生成器,但这是您可以找出生成多少元素的唯一方法.因此,如果您还想使用这些项目,您可能希望将列表保存在某处.

a = list(generator_function())
print(len(a))
print(a[0])

Answer 5

您可以使用reduce.

对于 Python 3：

>>> import functools
>>> def gen():
...     yield 1
...     yield 2
...     yield 3
...
>>> functools.reduce(lambda x,y: x + 1, gen(), 0)

在 Python 2 中，reduce位于全局命名空间中，因此不需要导入。

Answer 6

你可以,len(list(generator))但如果你真的打算丢弃结果,你可能会提高效率.

Answer 7

你可以send用作黑客:

def counter():
    length = 10
    i = 0
    while i < length:
        val = (yield i)
        if val == 'length':
            yield length
        i += 1

it = counter()
print(it.next())
#0
print(it.next())
#1
print(it.send('length'))
#10
print(it.next())
#2
print(it.next())
#3

Answer 8

您可以len()通过创建自己的可迭代对象，将生成器的优点与 的确定性结合起来：

class MyIterable(object):
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __len__(self):
        return self.n

    def __iter__(self):
        self._gen = self._generator()
        return self

    def _generator(self):
        # Put your generator code here
        i = 0
        while i < self.n:
            yield i
            i += 1

    def next(self):
        return next(self._gen)

mi = MyIterable(100)
print len(mi)
for i in mi:
    print i,

这基本上是 的一个简单实现xrange，它返回一个可以获取 len 的对象，但不创建显式列表。