Question

在Python 3中，如何检查对象是否是容器（而不是只允许一次传递的迭代器）？

以下是一个例子：

def renormalize(cont):
    '''
    each value from the original container is scaled by the same factor
    such that their total becomes 1.0
    '''
    total = sum(cont)
    for v in cont:
        yield v/total

list(renormalize(range(5))) # [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
list(renormalize(k for k in range(5))) # [] - a bug!

显然，当renormalize函数收到生成器表达式时，它不能按预期工作。它假设它可以多次遍历容器，而生成器只允许一次通过它。

理想情况下，我想这样做：

def renormalize(cont):
    if not is_container(cont):
      raise ContainerExpectedException
    # ...

如何实施is_container？

我想我可以检查参数是否为空，因为我们正在开始第二次通过它。但是这种方法不适用于更复杂的功能，在第二次传递开始的时候并不明显。此外，我宁愿将验证放在函数入口处，而不是放在函数内部（并在修改函数时将其移动）。

我当然可以重写renormalize函数以使用单遍迭代器正常工作。但这需要将输入数据复制到容器中。复制数以百万计的大型列表“以防它们不是列表”的性能影响是荒谬的。

编辑：我的原始示例使用weighted_average函数：

def weighted_average(c):
    '''
    returns weighted average of a container c
    c contains values and weights in tuples
    weights don't need to sum up 1 (automatically renormalized)
    '''
    return sum((v * w for v, w in c)) / sum((w for v, w in c))

weighted_average([(0,1), (1,1)]) #0.5 
weighted_average([(k, 1) for k in range(2)]) #0.5
weighted_average((k, 1) for k in range(2)) #mistake

但这不是最好的例子，因为使用单次传递重写的weighted_average版本无论如何都可能更好：

def weighted_average(it):
    '''
    returns weighted average of an iterator it
    it yields values and weights in tuples
    weights don't need to sum up 1 (automatically renormalized)
    '''
    total_value = 0
    total_weight = 0
    for v, w in it:
        total_value += v
        total_weight += w
    return total_value / total_weight

Answer 1

虽然所有的迭代都应该是集合的子类。但是不幸的是，并不是所有的都可以。这是基于对象实现的接口而不是它们“声明”的答案。

简答：

你称之为“容器”，即一个可以多次迭代的列表/元组，而不是一个耗尽的生成器，通常会同时实现__iter__和{{1} }。因此你可以这样做：

__getitem__

答案很长：

但是，您可以创建一个不会耗尽的迭代，并且不支持 getitem 。例如，一个生成素数的函数。如果你愿意，你可以多次重复这一代，但是有一个函数来检索第1065个素数需要大量的计算，所以你可能不想支持它。： - ）

还有更“可靠”的方式吗？

好吧，所有迭代都会实现一个返回迭代器的>>> def is_container_iterable(o): ... return hasattr(o, '__iter__') and hasattr(o, '__getitem__') ... >>> is_container_iterable([]) True >>> is_container_iterable(()) True >>> is_container_iterable({}) True >>> is_container_iterable(range(5)) True >>> is_container_iterable(iter([])) False函数。迭代器将具有__iter__函数。这是迭代它时使用的。反复调用__next__最终会耗尽迭代器。

因此，如果它具有__next__函数，则它是一个迭代器，并且将会耗尽。

__next__

尚未迭代的Iterables将没有>>> def foo(): ... for x in range(5): ... yield x ... >>> f = foo() >>> f.__next__ <method-wrapper '__next__' of generator object at 0xb73c02d4>函数，但会实现一个__next__函数，它将返回一个可迭代函数：

__iter__

因此，您可以检查该对象是否为>>> r = range(5) >>> r.__next__ Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'range' object has no attribute '__next__' >>> ri = iter(r) >>> ri.__next__ <method-wrapper '__next__' of range_iterator object at 0xb73bef80>，但该对象没有__iter__。

__next__

迭代器还有一个>>> def is_container_iterable(o): ... return hasattr(o, '__iter__') and not hasattr(o, '__next__') ... >>> is_container_iterable(()) True >>> is_container_iterable([]) True >>> is_container_iterable({}) True >>> is_container_iterable(range(5)) True >>> is_container_iterable(iter(range(5))) False函数，它将返回self。

__iter__

因此，您可以执行检查的这些变体：

>>> iter(f) is f
True
>>> iter(r) is r
False
>>> iter(ri) is ri
True

如果你实现了一个返回一个破碎的迭代器的对象，那么当你再次调用iter（）时，不会返回self的那个迭代器会失败。但是，您的（或第三方模块）代码实际上是在做错事。

它确实取决于制作迭代器，因此调用对象>>> def is_container_iterable(o): ... return iter(o) is not o ... >>> is_container_iterable([]) True >>> is_container_iterable(()) True >>> is_container_iterable({}) True >>> is_container_iterable(range(5)) True >>> is_container_iterable(iter([])) False，理论上可能有副作用，而上述hasattr调用不应该有副作用。好的，所以它可以调用 getattribute 。但你可以这样解决这个问题：

__iter__

这个是相当安全的，并且应该适用于所有情况，除非对象在>>> def is_container_iterable(o): ... try: ... object.__getattribute__(o, '__iter__') ... except AttributeError: ... return False ... try: ... object.__getattribute__(o, '__next__') ... except AttributeError: ... return True ... return False ... >>> is_container_iterable([]) True >>> is_container_iterable(()) True >>> is_container_iterable({}) True >>> is_container_iterable(range(5)) True >>> is_container_iterable(iter(range(5))) False次调用时动态生成__next__或__iter__，但如果你这样做，那你就是疯了。： - ）

本能地，我的首选版本是__getattribute__，但我从未需要这样做，所以这不是基于经验。

Answer 2

您可以使用collections模块中定义的抽象基类来检查it是否是collections.Iterator的实例。

if isinstance(it, collections.Iterator):
    # handle the iterator case

就个人而言，我发现你的迭代器友好版本的加权平均值比多列表理解/和版本更容易阅读。： - ）

Answer 3

最好的方法是使用抽象基类基础结构：

def weighted_average(c):
    if not isinstance(c, collections.Sequence):
      raise ContainerExpectedException

如何检查迭代是否允许多次传递？

3 个答案: