深拷貝在Python

發電機我使用發電機功能，說：現在深拷貝在Python

def foo(): 
    i=0 
    while (i<10): 
     i+=1 
     yield i

，我想任何數量的迭代後，發電機複製選項，從而使新副本保留內部狀態（在示例中將具有相同的'i'），但現在將獨立於原始狀態（即，對副本的迭代不應改變原始狀態）。

我一直在使用copy.deepcopy嘗試，但我得到的錯誤：

"TypeError: object.__new__(generator) is not safe, use generator.__new__()"

很顯然，我可以解決這個使用常規的功能與計數器的例子。但我真的在尋找使用生成器的解決方案。

來源

2014-01-23 Cain

我不*認爲*這是可能的。如果你只需要對結果進行兩次迭代，那麼讀到'list'並多次迭代'list'，或者'itertools.tee'可能會有所幫助。它不會複製生成器，但它只是將結果存儲在隊列中，並稍後再將它們吐出。因此，當你閱讀「複製」（這可能是你想要從一個生成器的真正克隆中想要的）時，你的函數的任何副作用都不會再被執行，並且如果你從「複製」中讀取它*將推進底層的發電機 - 一旦你已經注意到你基本上需要所有的讀者使用T恤，而不是原裝。 –

你真的想解決什麼問題？有多種可能的答案。 –

您可能已經知道這一點，但「Define」不是合法的python。正確的關鍵字是'def' – SethMMorton

有三種情況，我能想到的：

發電機沒有副作用，你只是想能夠回頭看看你已經捕獲的結果。你可以考慮一個cached generator而不是一個真正的發電機。您也可以共享緩存的生成器，並且如果有客戶走到您還沒有訪問過的項目，它會前進。這與tee（）方法類似，但是在生成器/緩存本身中實現了TEE功能，而不需要客戶端來完成。
發電機有副作用，但沒有歷史記錄，您希望能夠在任何地方重新啓動。考慮將其編寫爲coroutine，您可以隨時傳入值以啓動。
發生器具有副作用和歷史，這意味着G（x）處的發生器的狀態取決於G（x-1）的結果，因此您不能只將x傳回到它以開始任何地方。在這種情況下，我認爲你需要更具體地瞭解你想要做什麼，因爲結果不僅取決於生成器，還取決於其他數據的狀態。在這種情況下，可能有更好的方法來做到這一點。

來源

2014-01-23 17:39:38

itertools.tee的評論也是我的第一個猜測。因爲，你不應該使用開球后不再前進原來發電機的警告，我可能會寫這樣的分拆副本：

>>> from itertools import tee 
>>> 
>>> def foo(): 
... i = 0 
... while i < 10: 
...  i += 1 
...  yield i 
... 
>>> 
>>> it = foo() 
>>> it.next() 
1 
>>> it, other = tee(it) 
>>> it.next() 
2 
>>> other.next() 
2

來源

2014-01-23 17:33:09

不應使用名稱'new'，因爲它也是模塊名稱。 – leewz

@leewangzhong - 修正了，謝謝。 –

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