总结
假设我有一个 iterator
,当从中消耗元素时,它会执行一些副作用,例如修改列表。如果我定义一个列表 l
并调用 l.extend(iterator)
,是否保证 extend
会将元素推送到 l
一个接一个,因为迭代器中的元素被消耗,而不是保存在缓冲区中然后一次全部推送?
我的实验
我在我的计算机上用 Python 3.7 做了一个快速测试,根据该测试,list.extend
似乎很懒惰。 (请参阅下面的代码。)规范是否保证了这一点?如果是,规范中的何处提到了这一点?
(此外,请随时批评我并说“这不是 Pythonic,你这个傻瓜!”——尽管如果你想批评我也能回答这个问题,我将不胜感激。我问的部分原因出于我自己的好奇心。)
假设我定义了一个在运行时推送到列表的迭代器:
l = []
def iterator(k):
for i in range(5):
print([j in k for j in range(5)])
yield i
l.extend(iterator(l))
以下是非惰性(即缓冲)与惰性可能的 extend
实现的示例:
def extend_nonlazy(l, iterator):
l += list(iterator)
def extend_lazy(l, iterator):
for i in iterator:
l.append(i)
结果
下面是当我运行 extend
的两个已知实现时会发生什么。
非懒惰:
l = []
extend_nonlazy(l, iterator(l))
# output
[False, False, False, False, False]
[False, False, False, False, False]
[False, False, False, False, False]
[False, False, False, False, False]
[False, False, False, False, False]
# l = [0, 1, 2, 3, 4]
懒惰:
l = []
extend_lazy(l, iterator(l))
[False, False, False, False, False]
[True, False, False, False, False]
[True, True, False, False, False]
[True, True, True, False, False]
[True, True, True, True, False]
我自己的实验表明,原生 list.extend
似乎像惰性版本一样工作,但我的问题是:Python 规范是否保证这一点?
最佳答案
我不认为问题是惰性与非惰性,因为无论是在切片分配还是在列表扩展
中,您都需要迭代器的元素和这些元素被消耗一次(在正常情况下)。你提出的问题更重要:这些操作是原子的还是不是原子的?请参阅 Wikipedia 中“原子性”的一个定义。 :
Atomicity guarantees that each transaction is treated as a single "unit", which either succeeds completely, or fails completely.
看看这个例子(CPython 3.6.8):
>>> def new_iterator(): return (1/(i-2) for i in range(5))
>>> L = []
>>> L[:] = new_iterator()
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
>>> L
[]
切片分配因异常而失败(i == 2
=> 1/(i - 2)
引发异常)并且列表是保持不变。因此,切片赋值操作是原子的。
现在,同样的例子:extend
:
>>> L.extend(new_iterator())
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
>>> L
[-0.5, -1.0]
引发异常时,前两个元素已附加到列表中。 extend
操作不是原子的,因为失败不会使列表保持不变。
extend
操作是否应该是原子的?坦率地说,我对此一无所知,但正如@wim 的回答中所写,真正的问题是文档中没有明确说明(更糟糕的是,文档 asserts 认为 extend
等同于切片分配,这在引用实现中是不正确的)。
关于python - Python `list.extend(iterator)` 保证是惰性的吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57194152/