为什么xrange能够在Python中重新开始？

Question

我从大多数pythonic方法中遇到了这个代码,用于计算可迭代的匹配元素

r = xrange(1, 10)
print sum(1 for v in r if v % 2 == 0) # 4
print sum(1 for v in r if v % 3 == 0) # 3

r迭代一次.然后它再次迭代.我想如果一个迭代器被消耗掉,那么它就结束了,它不应该再次迭代.

生成器表达式只能迭代一次:

r = (7 * i for i in xrange(1, 10))
print sum(1 for v in r if v % 2 == 0) # 4
print sum(1 for v in r if v % 3 == 0) # 0

枚举(L):

r = enumerate(mylist)

和文件对象:

f = open(myfilename, 'r')

为什么xrange表现不同？

Answer 1

因为xrange不返回发电机.它返回一个xrange对象.

>>> type(xrange(10))
<type 'xrange'>

除了重复迭代之外,xrange对象还支持生成器不需要的其他东西 - 比如索引:

>>> xrange(10)[5]
5

他们也有一个长度:

>>> len(xrange(10))
10

他们可以逆转:

>>> list(reversed(xrange(10)))
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

简而言之,xrange对象实现了完整的序列 接口:

>>> import collections
>>> isinstance(xrange(10), collections.Sequence)
True

他们只是在不占用大量内存的情况下完成它.

另请注意,在Python 3中,range返回的对象range具有所有相同的属性.

Answer 2

因为xrange通过调用生成的对象xrange()指定了每次迭代时__iter__提供自身(实际上是单独的rangeiterator对象)的唯一版本.

>>> x = xrange(3)
>>> type(x)
<type 'xrange'>
>>> i = x.__iter__()
>>> type(i)
<type 'rangeiterator'>