如何检查迭代器是否实际上是迭代器容器？答案

【问题标题】：How do I check if an iterator is actually an iterator container?如何检查迭代器是否实际上是迭代器容器？
【发布时间】：2023-04-10 00:17:01
【问题描述】：

我在下面有一个迭代器容器的虚拟示例（真实的容器读取的文件太大而无法放入内存）：

class DummyIterator:
    def __init__(self, max_value):
        self.max_value = max_value

    def __iter__(self):
        for i in range(self.max_value):
            yield i

def regular_dummy_iterator(max_value):
    for i in range(max_value):
        yield i

这允许我不止一次地迭代值，这样我就可以实现这样的事情：

def normalise(data):
    total = sum(i for i in data)
    for val in data:
        yield val / total

# this works when I call next()
normalise(DummyIterator(100))

# this doesn't work when I call next()
normalise(regular_dummy_iterator(100))

如何检查规范化函数，我正在传递一个迭代器容器而不是一个普通的生成器？

【问题讨论】：

您不必一次将文件读入内存，为什么需要这个？
帕德莱克所说的。如果您需要对一个大文件执行多次传递，只需使用其.seek() 方法来回退它。
您可以编辑您的代码以使其可运行吗？将self 参数添加到__init__ 并将self.max_value 用于__iter__

标签： python python-3.x generator

【解决方案1】：

首先：没有迭代器容器这样的东西。你有一个iterable。

一个可迭代对象产生一个迭代器。任何迭代器也是可迭代的，但生成自身作为迭代器：

>>> list_iter = iter([])
>>> iter(list_iter) is list_iter
True

如果iter(ob) is ob 测试为假，则您没有迭代器。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用@987654321 测试您是否有一个迭代器（在next 引发StopIteration 异常时使用）与只是一个可迭代的（可能可以迭代多次） @。这是一个例子：

from collections.abc import Iterable, Iterator

def my_iterator(): 
    yield 1

i = my_iterator()
a = []

isinstance(i, Iterator) # True
isinstance(a, Iterator) # False

使my_iterator() 和Iterator 的原因在于__next__ 和__iter__ 魔术方法的存在（顺便说一句，当您在@987654332 上调用isinstance 时，基本上在幕后发生了什么@abstract 基类是对某些魔术方法是否存在的测试）。

请注意，迭代器也是Iterable，空列表也是如此（即，两者都有__iter__魔术方法）：

isinstance(i, Iterable) # True
isinstance(a, Iterable) # True

另请注意，as was pointed out in Martijn Pieters' answer，当您将通用 iter() 函数应用于两者时，您会得到一个迭代器：

isinstance(iter(my_iterator()), Iterator) # True
isinstance(iter([])), Iterator) # True

[] 和my_iterator() 之间的区别在于iter(my_iterator()) 返回自身 作为迭代器，而iter([]) 每次都生成一个新迭代器。

正如 MP 的相同答案中已经提到的，您上面的对象不是“迭代器容器”。它是一个可迭代对象，即“可迭代”。它是否“包含”某些东西并不真正相关；包含的概念由抽象基类Container 表示。 Container 可能是可迭代的，但不一定非要如此。

【讨论】：