오브젝트가 python에서 generator 오브젝트인지 확인하는 방법

오브젝트가 python에서 generator 오브젝트인지 확인하는 방법

python에서는 객체가 생성 객체인지 어떤지를 어떻게 확인할 수 있습니까?

시험 중 -

>>> type(myobject, generator)

에러가 표시됩니다.

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'generator' is not defined

(오브젝트에 다음이 있는지 확인할 수 있습니다.next생성기가 되는 방법은 있지만 생성기뿐만 아니라 개체 유형을 결정할 수 있는 방법이 필요합니다.)

제너레이터 사용 가능유형에서 유형:

>>> import types
>>> types.GeneratorType
<class 'generator'>
>>> gen = (i for i in range(10))
>>> isinstance(gen, types.GeneratorType)
True

발전기 기능 말인가요? 사용.

편집:

제너레이터 객체를 원하는 경우 JAB가 코멘트에서 지적한 inspect.isgenerator를 사용할 수 있습니다.

발전기 기능과 발전기 기능을 구별하는 것이 중요하다고 생각합니다(발전기 기능의 결과).

>>> def generator_function():
...     yield 1
...     yield 2
...
>>> import inspect
>>> inspect.isgeneratorfunction(generator_function)
True

generator_function을 호출하면 정상적인 결과가 나오지 않으며 함수 자체에서 코드가 실행되지 않으며 generator라고 하는 특수한 객체가 됩니다.

>>> generator = generator_function()
>>> generator
<generator object generator_function at 0x10b3f2b90>

따라서 발전기 기능이 아니라 발전기 기능입니다.

>>> inspect.isgeneratorfunction(generator)
False

>>> import types
>>> isinstance(generator, types.GeneratorType)
True

발전기 기능은 발전기가 아닙니다.

>>> isinstance(generator_function, types.GeneratorType)
False

참고로 기능 본체의 실제 호출은 발전기를 소비함으로써 발생합니다. 예:

>>> list(generator)
[1, 2]

참고 항목 python에서 함수를 호출하기 전에 "제너레이터 함수"인지 확인하는 방법이 있습니까?

그inspect.isgenerator순수 생성기(즉, 클래스 "class"의 객체)를 확인하려는 경우 함수는 정상입니다.그러나 그것은 돌아올 것이다.False예를 들어 a를 체크하면izip반복할 수 있습니다.일반 제너레이터를 점검하는 다른 방법은 다음 기능을 사용하는 것입니다.

def isgenerator(iterable):
    return hasattr(iterable,'__iter__') and not hasattr(iterable,'__len__')

반복기, 더 구체적으로 말하면 입력 모듈의 생성기를 사용할 수 있습니다.

from typing import Generator, Iterator
g = (i for i in range(1_000_000))
print(type(g))
print(isinstance(g, Generator))
print(isinstance(g, Iterator))

결과:

<class 'generator'>
True
True

>>> import inspect
>>> 
>>> def foo():
...   yield 'foo'
... 
>>> print inspect.isgeneratorfunction(foo)
True

(오래된 포스트인 것은 알고 있습니다.)모듈을 Import할 필요가 없습니다.프로그램 시작 시 비교할 객체를 선언할 수 있습니다.

gentyp= type(1 for i in "")                                                                                          
       ...
type(myobject) == gentyp

오브젝트에 제너레이터가 되는 다음 메서드가 있는지 확인할 수 있지만, 제너레이터뿐만 아니라 오브젝트의 종류를 특정할 수 있는 방법이 필요합니다.

이러지마세요.이건 정말 정말 안 좋은 생각이야

대신 다음을 수행합니다.

try:
    # Attempt to see if you have an iterable object.
    for i in some_thing_which_may_be_a_generator:
        # The real work on `i`
except TypeError:
     # some_thing_which_may_be_a_generator isn't actually a generator
     # do something else

드물게 for 루프의 본문에도,TypeErrors에는 (1) 오류 범위를 제한하는 함수를 정의하거나 (2) 중첩된 트라이 블록을 사용하는 등 여러 가지 선택사항이 있습니다.

또는 (3) 이 모든 것을 구별하기 위해 다음과 같은 것이 있다.TypeError돌고고있있있있

try:
    # Attempt to see if you have an iterable object.
    # In the case of a generator or iterator iter simply 
    # returns the value it was passed.
    iterator = iter(some_thing_which_may_be_a_generator)
except TypeError:
     # some_thing_which_may_be_a_generator isn't actually a generator
     # do something else
else:
    for i in iterator:
         # the real work on `i`

또는 (4) 어플리케이션의 다른 부분을 수정하여 발전기를 적절히 제공할 수 있습니다.이 모든 것보다 더 간단한 경우가 많습니다.

토네이도 웹 서버 등을 사용하는 경우 서버 방식은 실제로는 생성기이며 메서드가 아님을 알 수 있습니다.이로 인해 다른 메서드를 호출하기가 어려워집니다.이는 메서드 내에서 수율이 동작하지 않기 때문에 연결된 제너레이터 객체의 풀 관리를 시작해야 하기 때문입니다.체인 제너레이터 풀을 관리하는 간단한 방법은 다음과 같은 도움말 함수를 만드는 것입니다.

def chainPool(*arg):
    for f in arg:
      if(hasattr(f,"__iter__")):
          for e in f:
             yield e
      else:
         yield f

이제 다음과 같은 체인 생성기를 씁니다.

[x for x in chainPool(chainPool(1,2),3,4,chainPool(5,chainPool(6)))]

출력 생성

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

스레드 대체 수단으로 제너레이터를 사용하려는 경우 이 방법을 사용할 수 있습니다.

조금 오래된 질문이지만, 저도 비슷한 솔루션을 찾고 있었습니다만, 비동기 생성기 클래스용이므로 도움이 될 것입니다.

utdemir 응답에 근거합니다.

import types
isinstance(async_generator(), types.AsyncGeneratorType)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/6416538/how-to-check-if-an-object-is-a-generator-object-in-python