Як перевірити, чи об’єкт є об’єктом генератора в python?

Як в Python я можу перевірити, чи є об'єктом генератор?

Спробуйте це -

>>> type(myobject, generator)

видає помилку -

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

(Я знаю, що я можу перевірити, чи є об'єкт nextметодом, щоб він був генератором, але я хочу певний спосіб, за допомогою якого я можу визначити тип будь-якого об'єкта, а не лише генераторів.)

Ви можете використовувати GeneratorType з типів:

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

Ви маєте на увазі функції генератора? використання inspect.isgeneratorfunction.

Редагувати:

якщо ви хочете об'єкт генератора, ви можете використовувати inspect.isgenerator, як вказав JAB у своєму коментарі.

Я думаю, що важливо розрізняти функції генератора та генератори (результат функції генератора):

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

виклик generator_function не дасть нормального результату, він навіть не виконає жодного коду в самій функції, результатом буде спеціальний об'єкт, який називається генератором :

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

тому це не функція генератора, а генератор:

>>> inspect.isgeneratorfunction(generator)
False

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

і функція генератора не є генератором:

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

тільки для довідки, фактичний виклик функції функції відбудеться за рахунок споживання генератора, наприклад:

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

Дивіться також У python чи є спосіб перевірити, чи функція є "функцією генератора", перш ніж викликати її?

inspect.isgeneratorФункція добре , якщо ви хочете , щоб перевірити наявність чистих генераторів (тобто об'єкти з «генератора» класу). Однак він повернеться, Falseякщо перевірити, наприклад, izipітерабельний файл. Альтернативний спосіб перевірки генералізованого генератора - це використання цієї функції:

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

Ви можете використовувати Ітератор або, більш конкретно, Генератор з модуля набору тексту .

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))

результат:

<class 'generator'>
True
True

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

Я знаю, що я можу перевірити, чи є об'єкт наступним методом, щоб він був генератором, але я хочу певний спосіб, за допомогою якого я можу визначити тип будь-якого об'єкта, а не лише генераторів.

Не робіть цього. Це просто дуже-дуже погана ідея.

Натомість зробіть це:

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

У тому, що в тілі циклу for також є TypeErrors, є кілька варіантів: (1) визначити функцію для обмеження обсягу помилок або (2) використовувати вкладений блок спробу .

Або (3) щось подібне, щоб відрізнити всі ці TypeError, які плавають навколо.

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`

Або (4) зафіксуйте інші частини вашої програми, щоб забезпечити належним чином генераторів. Це часто простіше, ніж усе це.

Якщо ви використовуєте веб-сервер tornado або подібний, ви, можливо, виявили, що серверні методи насправді є генераторами, а не методами. Це ускладнює виклик інших методів, оскільки вихід не працює всередині методу, і тому вам потрібно почати керувати пулами ланцюгових об'єктів генератора. Простий метод управління пулами ланцюгових генераторів - це створення довідкової функції, такої як

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

Зараз пишуть ланцюгові генератори, такі як

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

Здійснює вихід

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

Що, мабуть, ви хочете, якщо ви хочете використовувати генератори як альтернативні нитки або подібні.

(Я знаю, що це стара публікація.) Не потрібно імпортувати модуль, ви можете оголосити об’єкт для порівняння на початку програми:

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