Question

此错误的原始上下文是一段太大而无法在此类问题中发布的代码。我不得不将这段代码缩小到仍然显示错误的最小片段。这就是为什么下面显示的代码看起来有点奇怪。

在下面的代码中，类Foo可能被视为一种令人费解的方式来获取类似xrange的内容。

class Foo(object):
    def __init__(self, n):
        self.generator = (x for x in range(n))

    def __iter__(self):
        for e in self.generator:
            yield e

事实上，Foo似乎与xrange非常相似：

for c in Foo(3):
    print c
# 0
# 1
# 2

print list(Foo(3))
# [0, 1, 2]

现在，Bar的子类Foo只添加__len__方法：

class Bar(Foo):
    def __len__(self):
        return sum(1 for _ in self.generator)

在Bar循环中使用时，

Foo的行为与for相似：

for c in Bar(3):
    print c
# 0
# 1
# 2

BUT：

print list(Bar(3))
# []

我的猜测是，在list(Bar(3))的评估中，__len__的{{1}}方法被调用，从而耗尽了生成器。

（如果此猜测正确，则无需调用Bar(3);毕竟Bar(3).__len__会生成正确的结果，即使list(Foo(3))没有Foo方法。）

这种情况很烦人：__len__和list(Foo(3))没有充分理由产生不同的结果。

是否可以修复list(Bar(3))（当然，没有摆脱其Bar方法）__len__返回list(Bar(3))？

Answer 1

你的问题是Foo的行为与xrange的行为不同：xrange会在你每次询问iter方法时给你一个新的迭代器，而Foo总是给你一个相同的意思，这意味着一旦它耗尽了对象也是：

>>> a = Foo(3)
>>> list(a)
[0, 1, 2]
>>> list(a)
[]
>>> a = range(3)
>>> list(a)
[0, 1, 2]
>>> list(a)
[0, 1, 2]

我可以通过向您的方法添加间谍来轻松确认__len__调用list方法：

class Bar(Foo):
    def __len__(self):
        print "LEN"
        return sum(1 for _ in self.generator)

（我在print "ITERATOR"中添加了Foo.__iter__。它产生：

>>> list(Bar(3))
LEN
ITERATOR
[]

我只能想象两个解决方法：

我的首选：在__iter__级Foo每次调用时返回一个新的迭代器，以模仿xrange：

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

    def __iter__(self):
        print "ITERATOR"
        return ( x for x in range(self.n))

class Bar(Foo):
    def __len__(self):
        print "LEN"
        return sum(1 for _ in self.generator)

我们得到了正确的答案：

>>> list(Bar(3))
ITERATOR
LEN
ITERATOR
[0, 1, 2]

替代方法：将len更改为不调用迭代器并让Foo不变：

class Bar(Foo):
    def __init__(self, n):
        self.len  = n
        super(Bar, self).__init__(n)
    def __len__(self):
        print "LEN"
        return self.len

我们再次得到：

>>> list(Bar(3))
LEN
ITERATOR
[0, 1, 2]

但是，一旦第一个迭代器到达终点，Foo和Bar对象就会耗尽。

但我必须承认，我不知道你真正班级的背景......

Answer 2

这种行为可能很烦人，但实际上它是可以理解的。在内部，list只是一个数组，数组是固定大小的数据结构。这样做的结果是，如果您的list大小为n并且您想要添加额外的项目以达到n+1，则必须创建一个全新的数组并完全复制旧的一个到新的。实际上，您的list.append(x)现在是O(n)操作，而不是常规O(1)。

为防止这种情况发生，list()会尝试获取输入的大小，以便猜出数组需要的大小。

因此，针对此问题的一个解决方案是使用iter强制猜测：

list(iter(Bar(3)))

讨厌的生成器错误

2 个答案: