我有一个下面的迭代器容器的虚拟示例(真正的读取文件太大而不适合内存):
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

这允许我多次迭代该值,以便我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normalize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?

解决方法

首先:没有迭代器容器这样的东西.你有一个可迭代的.

迭代生成迭代器.任何迭代器也是可迭代的,但它自己生成迭代器:

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

如果iter(ob)是ob test,则没有迭代器.

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