Python 将发送到生成器与itertools.tee一起使用

我正在尝试使用

send

和拆分生成器。虽然这适用于不带

send

的生成器，但此示例会产生以下错误：

AttributeError:'itertools.\u tee'对象没有属性'send'

是否有任何解决方法或其他方法来拆分生成器。（列出列表或不使用生成器在这里不是一个选项）

您的

i（）

代码首先生成，然后接受

x

。这意味着您需要首先调用

next（）

，然后调用

send（）

您的

i（）

代码首先生成，然后接受

x

。这意味着您需要先调用

next（）

，然后调用

send（）

是否有任何解决方法或其他方法来拆分生成器

常规（单向）生成器可以轻松地使用或使用纯python等效工具

但是，双向生成器（使用

g.send（x）

推入数据并使用

x=yield y

接收数据）是不可拆分的

原因是，类似于T形的拆分基本上缓冲了以前报告的结果，以便在每次拆分时重复使用。但是双向迭代器不能重用以前的结果，因为它正在发送新的值，这可能会影响将来的调用

因此，当您可以将数据从任何一个已前进到不同位置的分割流中推回时，分割流的整个概念就不再有意义了

是否有任何解决方法或其他方法来拆分生成器

常规（单向）生成器可以轻松地使用或使用纯python等效工具

但是，双向生成器（使用

g.send（x）

推入数据并使用

x=yield y

接收数据）是不可拆分的

原因是，类似于T形的拆分基本上缓冲了以前报告的结果，以便在每次拆分时重复使用。但是双向迭代器不能重用以前的结果，因为它正在发送新的值，这可能会影响将来的调用

---

因此，当您可以将数据从任何一个拆分的流中推回时，拆分流的整个概念就不再有意义了，因为每个拆分的流都可以前进到不同的位置。

我一直在尝试交换

next（）

和

send

，但这似乎不起作用。你能给我举个例子吗？我不能，我从来没有写过同时产生收益和接受收益的代码。我所做的就是以你为例，先尝试

next（）

，然后

send（）

我应该得到否决票。我想我会在你的帖子上发表评论，但忘了，我把它变成了一个答案：（我一直在尝试交换

next（）

和

send

，但这似乎不起作用。你能给我举个例子吗？我不能，我从来没有写过同时产生收益和接受收益的代码。我所做的只是以你为例，先尝试

next（）

，然后尝试

send（）

我应该得到否决票。我原以为我会对你的帖子发表评论，但忘了，我把它变成了一个答案：(

from itertools import tee


def i():
    for j in range(10):
        yield j
        x = yield


k = i()
k.send(None)
next(k)

l1, l2 = tee(k)
next(l1)
l1.send(None)