Python 使用map-reduce/itertools对嵌套的iterables求和

我已经被这种数据结构困扰了一段时间：

iter([iter([1,0]),iter([1,1]),iter([0,0])])

我想使用map-reduce/itertools获得最内部元素的总和

我可以使用for循环相当快地找到答案：

outer_iter = iter([iter([1,0]),iter([1,1]),iter([0,0])])

for inner_iter in outer_iter:
    for inner_list in inner_iter:
        total = total + inner_list

我正在努力“翻译”代码。

如果数据嵌套在两层深处，我们可以使用

链

函数将iterable连接在一起，然后让

求和（…）

计算iterable的和。因此：

from itertools import chain

sum(chain.from_iterable(outer_iter))

来自itertools导入链的

总和（链自可数（外链））

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chain.from_iterable

将iterable中的一个iterable作为输入，并将其转换为一个iterable，该iterable一次惰性地从iterable中获取一个元素。我们可以在

链上使用iterable解包

，但是如果外部iterable是一个无限列表，那么算法就会陷入困境（最终耗尽内存）。

iterable可以嵌套任意深度，还是只嵌套两层？我在玩这段代码时注意到：@lainglo:是的，迭代器确实被消耗掉了。但实际上没有一种方法不使用迭代器。您可以使用

tee

等，它将从一个迭代器中生成两个迭代器（通过使用共享内存）