在python中深度复制生成器

我使用的是一个生成器函数，比如：

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

很明显，我可以用带计数器的正则函数来解决这个问题。

---

但是我真的在寻找使用生成器的解决方案。

对于

itertools.tee的注释也是我的第一个猜测。由于警告您在使用tee后不应再推进原始生成器，我可能会编写类似这样的内容来衍生副本：

>>> 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

来自itertools导入三通的
>>
>>>
>>>def foo（）：
...   i=0
...   当我<10时：
...     i+=1
...     产量一
...
>>>
>>>it=foo（）
>>>it.next（）
1.
>>>it，其他=T形三通（it）
>>>it.next（）
2.
>>>其他
2.
我可以想到三种情况：


生成器并没有副作用，您只希望能够遍历已经捕获的结果。你可以考虑一个代替真正的生成器。您还可以共享缓存的生成器，如果任何客户端转到您尚未访问的项目，它将前进。这类似于tee（）方法，但在生成器/缓存中执行tee功能，而不是要求客户端执行

生成器有副作用，但没有历史记录，您希望能够在任何地方重新启动。考虑把它写为A，在那里你可以在任何时候传递这个值。p>
生成器具有副作用和历史记录，这意味着生成器在G（x）处的状态取决于G（x-1）的结果，因此您不能将x传递回它以从任何地方开始。在这种情况下，我认为您需要更具体地说明您正在尝试做什么，因为结果不仅取决于生成器，还取决于其他数据的状态。在这种情况下，可能有更好的方法

我认为这是不可能的。如果您只需要对结果进行两次迭代，那么请阅读
列表
并多次迭代
列表
，或者
itertools.tee
可能会有所帮助。不过，它并没有复制生成器，只是将结果存储在一个队列中，稍后再将其吐出。因此，当您读取“副本”（可能是您希望从生成器的真实克隆中获得的副本）时，函数的任何副作用都不会再次执行，如果您从“副本”中读取，它将推进底层生成器--一旦您使用了TEE，您基本上需要所有的阅读器使用TEE，不是原来的。你真正想解决的问题是什么？有多种可能的答案。您可能已经知道这一点，但是
Define
不是合法的python。正确的关键字是
def
Nope，编辑后仍然错误。Case在Python中很重要<代码>定义

也不合法。只需

def

。不应使用名称

new

，因为它也是一个模块名称。

>>> 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