Python 复制链

当我

copy.copy

an

itertools.chain

时，我注意到一些奇怪的行为：

from copy import copy
from itertools import chain

当我耗尽其中一个时，结果与预期一致：

>>> a = chain([1,2,3], [4,5,6])
>>> b = copy(a)
>>> list(a), list(b)
([1, 2, 3, 4, 5, 6], [])

>>> a, b = chain_and_copy()
>>> list(b), list(a)
([1, 2, 3, 4, 5, 6], [])

但是，当我使用

next

时，结果似乎很奇怪：

>>> a = chain([1,2,3], [4,5,6])
>>> b = copy(a)
>>> next(a), list(b), list(a)
(1, [4, 5, 6], [2, 3])   # b "jumps" to the second iterable...

>>> a = chain([1,2,3], [4,5,6])
>>> next(a)
1
>>> b = copy(a)
>>> next(a), next(b), next(a)
(2, 3, 4)
>>> next(b)   # b is empty
StopIteration:
>>> next(a)   # a is not empty
5

这是一个Bug还是简单地复制迭代器通常是个坏主意？我注意到一份

iter

和一份

zip

的行为也不同：

>>> a = zip([1,2,3], [4,5,6])
>>> b = copy(a)
>>> next(a), next(b)
((1, 4), (2, 5))  # copies share the same "position"

>>> a = iter([1,2,3])
>>> b = copy(a)
>>> next(a), next(b)
(1, 1)   # copies don't share the same "position"

---

您只是被没有使用嵌套的iterables和简单的iterables弄糊涂了

关于

copy

和您的第一个示例，您只需使用

deepcopy

即可创建您的iterable的正确副本：

In [87]: a = chain([1,2,3], [4,5,6])

In [88]: b = deepcopy(a)

In [89]: list(a)
Out[89]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

In [90]: list(b)
Out[90]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

而且

next

也没有什么特别之处。下面是python文档中的

chain

函数的等价物：

def chain(*iterables):
    # chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
    for it in iterables:
        for element in it:
            yield element

如您所见，的第一个

在iterables上循环，在本例中，iterables是
[1,2,3]
和
[4,5,6]
，因此，如果您只是复制generator对象并实际创建它的浅层副本，那么对
下一个
的每次调用首先都将消耗一个iterables，然后，它迭代iterable项。因此，当您调用
next（a）
时，它已经使用了第一个iterable，这就是
list（b）
返回
[4,5,6]
的原因

同样，如果您使用
deepcopy
，您将不会再看到这种行为

In [94]: a = chain([1,2,3], [4,5,6])

In [95]: b = deepcopy(a)

In [96]: next(a), list(b), list(a)
Out[96]: (1, [1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 3, 4, 5, 6])

这同样适用于
zip
，因为您要向函数传递多个iterable。如果您使用
deepcopy
，您将得到不同的对象：

In [100]: a = zip([1,2,3], [4,5,6])

In [101]: b = deepcopy(a)

In [102]: next(a), next(b)
Out[102]: ((1, 4), (1, 4))

但是
copy
对于
iter
来说效果很好，因为您只是将一个iterable传递给函数，而不需要
deepcopy

毕竟，复制生成器的最佳（最具Python风格）方法是使用
itertools.tee
：

In [103]: from itertools import tee

In [104]: a = zip([1,2,3], [4,5,6])

In [105]: a, b = tee(a)

In [106]: list(a)
Out[106]: [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

In [107]: list(b)
Out[107]: [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

In [108]: 

In [108]: a = chain([1,2,3], [4,5,6])

In [109]: a, b = tee(a)

In [110]: list(a)
Out[110]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

In [111]: list(b)
Out[111]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

使用
tee
来“复制”你的生成器：另外@Jean-FrançoisFabre实际上我希望它能像
zip
的浅拷贝一样工作（在迭代器之间共享位置）。使用
itertools.tee
、
copy.deepcopy
或
pickle
无法真正实现这一点。如果我想要一个深拷贝，我就不会使用浅拷贝操作
copy.copy
，首先：）我没有结束这个问题，因为我有一个疑问，而且你已经对python了解很多了。但我不会复制迭代器。我读了一些问答（现在找不到），解释说它肯定会失败。迭代器可以是许多不同的东西。有些具有
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。。。我不是专家，但我觉得这是XY问题：）好吧，问题是关于我试图调试和修复的bug的根本原因。是的，可能是XY问题，因为答案似乎是“[…]我不会复制迭代器。我读了一些问答（现在找不到），其中解释了它肯定会失败。”。谢谢你的答案。这是有道理的，但是我不明白传递多个iterable的意义。这可能令人毛骨悚然，但我在iterables中传递的是
chain（a，b）
或
zip（a，b）
，那么为什么我希望一个浅拷贝不会复制迭代器本身呢？如果我将它们作为数据结构传入，比如
chain（[a，b]）
或
zip（[a，b]）
（这些显然不起作用，只是为了说明这一点）。然而，python生成器是一个完全不同的主题，因为它们无论如何都不能被复制。但是我的意思是“不要浅复制迭代器！”对吗？事实上，
a，b
是一个元组。但是is与复制迭代器的方式无关，这是因为
copy
的工作方式。我也不是说不要复制迭代器。像
chain
和
zip
这样先在iterables上迭代的函数不能像嵌套列表一样使用
copy
函数正确复制。@mseifer但是，如果您还不满意，您应该查看
copy
和
deepcopy
的源代码，看看它们是如何实际工作的。我不太清楚
copy
如何处理迭代器对象。