Python 在迭代器中复制每个成员

给定一个迭代器

i

，我需要一个迭代器，它可以生成每个元素

n

次，即此函数的等价项

def duplicate(i, n):
    for x in i:
        for k in range(n):
            yield x

这有一条班轮吗

相关问题：，但是

zip

解决方案在这里不起作用

itertools.chain.from_iterable(itertools.izip(*itertools.tee(source, n)))

例如：

>>> x = (a**2 for a in xrange(5))
>>> list(itertools.chain.from_iterable(itertools.izip(*itertools.tee(x, 3))))
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 9, 9, 9, 16, 16, 16]

另一种方式：

itertools.chain.from_iterable(itertools.repeat(item, n) for item in source)

>>> x = (a**2 for a in xrange(5))
>>> list(itertools.chain.from_iterable(itertools.repeat(item, 3) for item in x))
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 9, 9, 9, 16, 16, 16]

---

使用生成器表达式：

>>> x = (n for n in range(4))
>>> i = (v for v in x for _ in range(3))
>>> list(i)
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]

---

这是我的简单解决方案，如果您想将每个元素复制相同的时间。它返回一个生成器表达式，该表达式应该是内存有效的

def duplicate(i, n):
    return (k for k in i for j in range(n))

一个示例用法可以是

print (list(duplicate(range(1, 10), 3)))

它打印

[1,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,7,8,8， 8、9、9、9]

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不要将参数星号设置为

itertools.chain（）

。改用

itertools.chain.from\u iterable（）

。这是同一回事吗？我的意思是，根据所讨论的函数，他多次调用call

duplicate

函数，每个元素的编号不同。感谢

tee

配方！文档中说“这个（

tee

）itertool可能需要大量的辅助存储”，但在这个实际的使用案例中，它看起来还可以吗？你能解释一下吗？@TonyBetaLambda：如文档中所述，

tee

如果你使用了大量的一个副本，而不使用其他副本，那么会占用大量的存储空间。在本例中，这不是一个问题，因为所有副本都是同步推进的（即，在从任何副本中获取第二个元素之前，从所有副本中获取第一个元素）。“这是内存有效的”，实际上比生成器函数的内存效率更高，因为表达式不需要相同类型的python命名空间。生成器函数是什么？类似于OPoh I中的

yield

语句的函数可能是错误的：