Как len (генератор ()) [дубликат]

преобразование list Это было предложено в других ответах, это лучший способ, если вы все еще хотите обработать элементы генератора после этого, но имеет один недостаток: он использует o(n) память. Вы можете подсчитать элементы в генераторе, не используя столько памяти с:

sum(1 for x in generator)

конечно, имейте в виду, что это может быть медленнее, чем len(list(generator)) в общих реализациях Python, и если генераторы достаточно длинны, чтобы сложность памяти имела значение, операция будет займет довольно много времени. Тем не менее, я лично предпочитаю это решение, поскольку оно описывает то, что я хочу получить, и оно не дает мне ничего лишнего, что не требуется (например, Список всех элементов).

также прислушайтесь к совету делнана: если вы отбрасываете выход генератора, очень вероятно, что есть способ вычислить количество элементов без его запуска или подсчета их другим способом.

Предположим, у нас есть генератор:

def gen():
    for i in range(10):
        yield i

мы можем обернуть генератор вместе с известной длиной в объект:

import itertools
class LenGen(object):
    def __init__(self,gen,length):
        self.gen=gen
        self.length=length
    def __call__(self):
        return itertools.islice(self.gen(),self.length)
    def __len__(self):
        return self.length

lgen=LenGen(gen,10)

экземпляров LenGen сами генераторы, так как вызов их возвращает итератор.

теперь мы можем использовать lgen генератор вместо gen, и к len(lgen) а также:

def new_gen():
    for i in lgen():
        yield float(i)/len(lgen)

for i in new_gen():
    print(i)

можно использовать len(list(generator_function()). Однако это потребляет генератор, но это единственный способ узнать, сколько элементов генерируется. Таким образом, вы можете сохранить список где-то, если вы также хотите использовать элементы.

a = list(generator_function())
print(len(a))
print(a[0])

вы можете len(list(generator)) но вы, вероятно, могли бы сделать что-то более эффективное, если вы действительно намерены отказаться от результатов.

можно использовать send Как взломать:

def counter():
    length = 10
    i = 0
    while i < length:
        val = (yield i)
        if val == 'length':
            yield length
        i += 1

it = counter()
print(it.next())
#0
print(it.next())
#1
print(it.send('length'))
#10
print(it.next())
#2
print(it.next())
#3

вы можете объединить преимущества генераторов с уверенностью len(), создав свой собственный итерируемый объект:

class MyIterable(object):
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __len__(self):
        return self.n

    def __iter__(self):
        self._gen = self._generator()
        return self

    def _generator(self):
        # Put your generator code here
        i = 0
        while i < self.n:
            yield i
            i += 1

    def next(self):
        return next(self._gen)

mi = MyIterable(100)
print len(mi)
for i in mi:
    print i,

Это в основном простая реализация xrange, который возвращает объект, который вы можете взять len, но не создает явный список.

можно использовать reduce.

Для Python 3:

>>> import functools
>>> def gen():
...     yield 1
...     yield 2
...     yield 3
...
>>> functools.reduce(lambda x,y: x + 1, gen(), 0)

В Python 2, reduce находится в глобальном пространстве имен, поэтому импорт не требуется.