itertools.product懒惰地评估它的参数吗？

下在Python 3.6从不打印任何东西itertools.product懒惰地评估它的参数吗？

from itertools import product, count 

for f in product(count(), [1,2]): 
    print(f)

相反，它只是坐在那里和烧伤CPU。这个问题似乎是，product永远不会返回迭代器，因为它首先评估整个product。这是令人惊讶的，因为product应该是一个发电机。

我本来期望这开始计数（到无穷大），这样的事情发生（采取directly from the docs）的行为：

for tup in ((x,y) for x in count() for y in [1,2]): 
    print(tup)

但是，尽管我的发电机立即启动算起，一个使用product从未根本算不算什么。

itertools的其他工具做我期望的。例如，以下内容：

for f in takewhile(lambda x: True, count()): 
    print(f)

将打印一串数字，因为takewhile是懒惰的。

来源

2017-08-09 Shep

DeepSpace的答案是误导性的：据我所知，产品不是懒惰，因为它需要（我假设）无限的时间来返回，而文档中的等价示例却如我所料。 – Shep

itertools.product懒洋洋地产生了它的结果，但这对于论据来说并不正确。他们热切地被评估。每个迭代参数首先被转换为一个元组：

的参数的评估（不生产的结果）是非常类似于在该文档中示出的Python实现：

... 
pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat

然而，在CPython implementation ，pools是元组的元组：

for (i=0; i < nargs ; ++i) { 
    PyObject *item = PyTuple_GET_ITEM(args, i); 
    PyObject *pool = PySequence_Tuple(item); /* here */ 
    if (pool == NULL) 
     goto error; 
    PyTuple_SET_ITEM(pools, i, pool); 
    indices[i] = 0; 
}

这是如此以来product有时需要走过去不止一次的迭代多，这是不可能的，如果参数都留给迭代器ŧ帽子只能消耗一次。你实际上不能从itertools.count对象中构建元组。考虑切片到itertools.islice合理的长度，然后传递到product。

来源

2017-08-09 10:25:08

这个答案救了我从python提交错误报告，做得好。 – Shep

这个问题似乎是，产品也不会返回一个迭代

没有，product已经是“懒”。

问题是count()计数到无穷大。从count的docs：

等同于：

def count(start=0, step=1): 
    # count(10) --> 10 11 12 13 14 ... 
    # count(2.5, 0.5) -> 2.5 3.0 3.5 ... 
    n = start 
    while True: 
     yield n 
     n += step

您的代码基本上是一样的做：

def count(): 
    i = 0 
    while True: 
     yield i 
     i += 1 

count()

来源

2017-08-09 09:36:19 DeepSpace

我很困惑，不应该循环开始计数（无穷大）？问题是，它不会从'count'返回任何东西＃ – Shep

我添加了一个例子，我得到了我期望从懒惰的评估函数中得到的结果。 – Shep

@Shep'count（）'被评估* first *，其余代码永远不会达到，所以可以说 –

我发现

for tup in ((x,y) for x in count() for y in [1,2]): 
    print(tup)

做什么，我期望。这是奇怪的，因为它is listed as equivelent in the docs。这看起来像是itertools.product中的一个错误，但看起来似乎不太可能，因为它有多标准。

来源

2017-08-09 10:15:54 Shep

itertools.product懒惰地评估它的参数吗？

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