Question

刚刚从PEP 424（https://www.python.org/dev/peps/pep-0424/）遇到了这个非常棒的__length_hint__()迭代器方法。哇！一种获取迭代器长度而不会耗尽迭代器的方法。

我的问题：

有一个简单的解释，这个魔法是如何工作的？我只是好奇。
是否有限制和案例无法运作？（＆＃34;提示＆＃34;听起来有点可疑）。
有没有办法获得拉链和发电机的提示？或者它只是迭代器的基础？

编辑：顺便说一句，我看到__length__hint__()从当前位置计算到最后。即部分消耗的迭代器将报告剩余长度。有趣。

Answer 1

哇！一种获取迭代器长度而不会耗尽迭代器的方法。

否。这是一种获得模糊提示的方式，可以了解长度。没有要求它以任何方式准确。

有一个简单的解释，这个魔法是如何工作的？

迭代器实现了一个__length_hint__方法，该方法使用某种特定于迭代器的信息来猜测它将输出多少个元素。这个猜测可能相当不错，或者它可能非常糟糕。例如，列表迭代器知道它在列表中的位置以及列表的长度，因此它可以报告列表中剩余的元素数。

是否存在无法运作的限制和案例？

如果迭代器没有足够的信息来猜测它何时会耗尽，那么它就无法实现有用的__length_hint__。例如，这就是为什么发电机没有发电机的原因。无限迭代器也无法实现有用的__length_hint__，因为没有办法发出无限长的信号。

有没有办法获得拉链和发电机的提示？或者它只是迭代器的基础？

zip实例和生成器都是各种迭代器。但是，zip和生成器类型都不提供__length_hint__方法。

Answer 2

这样做的目的基本上只是为了在Cython / C代码中促进更高效的内存分配。例如，假设一个Cython模块公开了一个带有可迭代自定义MyNetworkConnection()对象的函数，并且在内部需要为数据结构创建和分配内存以在Cython / C代码中表示它们。如果我们可以对迭代器中的项目数进行粗略估计，我们可以在一次操作中分配足够大的内存块，以便在调整大小的情况下容纳所有这些内存。

如果实现__len__()，我们知道确切的长度，并可以将其用于内存分配。但通常我们实际上并不知道确切的长度，所以这个估计可以通过给我们一个“棒球场”来帮助我们提高性能。

它在纯Python代码中也很有用，例如，可能是面向用户的操作完成时间估计值？

对于问题2，嗯，这是一个暗示，所以你不能完全依赖它。如果提示太低，您仍必须考虑分配新内存，如果提示太高，则必须清理。我个人并不了解其他限制或潜在问题。

对于问题3，我认为它没有理由不适用于Generators，因为Generator 是Iterator ：

>>> import collections
>>> def my_generator(): yield
>>> gen = my_generator()
>>> isinstance(gen, collections.Iterator)
True

Answer 3

这个问题有几个答案，但他们略微忽略了这一点：__length_hint__不是魔术。这是一个协议。如果一个对象没有实现协议，那就是它。

让我们绕道而行，看看a + b，因为这是一个简单的例子。 +运算符依赖于a.__add__和b.__radd__来实际执行某些操作。 int实现__add__表示算术添加（1 + 2 == 3），而list实现__add__表示内容连接（{{1} }}）。这是因为[1] + [2] == [1, 2]只是一个协议，如果它们提供它，对象必须遵守这个协议。 __add__的定义基本上只是＆＃34;取另一个操作数并返回一个对象＆＃34;。

__add__没有单独的，普遍的含义。如果操作数不提供+或__add__，那么python就无法做到这一点。

回到实际问题，这意味着什么？

有一个简单的解释，这个魔法是如何工作的？我只是好奇。

PEP 424中列出了所有魔法，但它基本上是：尝试_radd__，回退到len(obj)，使用默认值。那是全部的魔力。

实际上，一个对象必须根据它对自身的了解来实现obj.__length_hint__。例如，取range backport或Py3.6 C Code的__length_hint__：

range_iterator

这里，迭代器知道它最多有多长，以及它提供了多少。如果它不能跟踪后者，它可能仍然会返回它最多多长时间。无论哪种方式，必须使用有关自身的内部知识。

是否有限制和案例无法运作？（＆＃34;提示＆＃34;听起来有点可疑）。

显然，不实施return self._stop - self._current或__length_hint__的对象无法正常工作。从根本上说，任何对其状态没有足够了解的对象都不能实现它。

链式生成器通常不实现它。例如，__len__不会转发(a ** 2 for a in range(5))的长度提示。如果您认为可能存在任意迭代器链，这是明智的：range只是预分配空间的优化，而获取要放入的内容可能更快进入那个空间。

在其他情况下，这可能是不可能的。无限和随机迭代器属于这一类，但也是外部资源的迭代器。

有没有办法获得拉链和发电机的提示？或者它只是迭代器的基础？

如果某个对象没有实现length_hint，那么没有。 Zip和发电机不是，可能出于上述效率原因。

另请注意，zip和generator对象是它们自己的迭代器。

__length_hint__

Answer 4

有没有办法获得拉链和发电机的提示？或者它只是迭代器的基础？

在发电机的情况下，我不认为有一种简单或自动的方式，因为如果你给我一个任意的发电机，我不知道它是如何制造的，我怎么能确定是否它是有限的还是没有？我需要查看代码，如果使用其他函数，我需要查看这些函数以及如何调用它们......它会很快变得混乱，所以对于自动方式，所需的工作量要大得多而不是奖励

在zip的情况下，我不知道它为什么没有它，看起来很容易检查每个元素的每个提示并返回它们中的最小值，也许它们不是添加它，因为你可以给它生成器，并且没有为什么要从它们获得提示？

所以在迭代器中它可能更好，因为它们是用iterator protocol

制作的

class MyIterator:
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        ...
        if condition_for_more_values:
            ...
            return next_value
        else:
            raise StopIteration

这样更容易在有意义时为__length_hint__函数添加逻辑，这就是为什么内置容器（list，tuple，str，set等）具有这样的功能，因为他们是这样的

class Container:
    ...

    def __len__(self):
        ...

    def iter(self):
        return Container_Iterator(self)

class Container_Iterator:

    def __init__(self,con):
        self.i=0
        self.data=con

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.i<len(self.data):
            self.i+=1
            return self.data[self.i-1]
        else:
            raise StopIteration

因为Conatiner_Iterator可以访问它知道的每个容器的所有相关信息，所以它可以提供有意义的提示，它可以像

一样简单

    def __length_hint__(self):
        return len(self.data) - self.i

PEP 424 __length_hint __（） - 有没有办法对发电机或拉链做同样的事情？

4 个答案: