__iter __() realizowane jako generator

Question

Mam podklasy obiektu, który implementuje dynamiczny wysyłkę __ iter __ pomocą generatora buforowania (mam również sposobu unieważniania ITER cache) tak:

def __iter__(self): 
    print("iter called") 
    if self.__iter_cache is None: 
     iter_seen = {} 
     iter_cache = [] 
     for name in self.__slots: 
      value = self.__slots[name] 
      iter_seen[name] = True 
      item = (name, value) 
      iter_cache.append(item) 
      yield item   
     for d in self.__dc_list: 
      for name, value in iter(d): 
       if name not in iter_seen: 
        iter_seen[name] = True 
        item = (name, value) 
        iter_cache.append(item) 
        yield item 
     self.__iter_cache = iter_cache 
    else: 
     print("iter cache hit") 
     for item in self.__iter_cache: 
      yield item 

Wydaje Działaj ... Czy są jakieś błędy, o których może nie być świadomy? Czy robię coś absurdalnego?

Answer 1

Wygląda na bardzo kruche podejście. Wystarczy zmienić dowolne z __slots, __dc_list, __iter_cache podczas aktywnej iteracji, aby umieścić obiekt w niespójnym stanie.

Musisz zabezpieczyć się przed zmianą obiektu podczas iteracji lub wygenerować wszystkie elementy pamięci podręcznej jednocześnie i zwrócić kopię listy.

Answer 2

zwraca obiekt iteratora. Iterator samych przedmiotów są wymagane do tworzenia następujące dwa sposoby, które razem tworzą protokół iteracyjnej:

iterator.__iter__() 

Zwraca sam obiekt iteracyjnej.

iterator.next() 

Umożliwia powrót następnego elementu z pojemnika.

Dokładnie to ma każdy generator. Więc nie bój się żadnych skutków ubocznych.

Answer 3

Lepiej może oddzielić iterację obiektu od buforowania zwracanych wartości. Uprościłoby to proces iteracji i umożliwiłoby łatwe kontrolowanie, na przykład, jak buforowanie jest wykonywane, a także czy jest włączone czy nie.

Innym ważnym powodem jest to, że Twój kod nie przewiduje przewidywalnie sytuacji, w której obiekt, na którym wykonywane są iteracje, zmienia się między kolejnymi wywołaniami metody. Jednym z prostych sposobów radzenia sobie z tym byłoby zapełnienie zawartości pamięci podręcznej całkowicie przy pierwszym połączeniu, a następnie tylko yield, co zawiera dla każdego połączenia - i udokumentowanie zachowania.

Answer 4

To, co robisz, jest ważne, ale dziwne. Co to jest __slots lub __dc_list? Generalnie lepiej opisać zawartość obiektu w nazwie atrybutu, a nie w jego typie (np. Self.users zamiast self.u_list).

Możesz użyć mojego dekoratora LazyProperty, aby uprościć to znacznie.

Wystarczy udekorować swoją metodę za pomocą @LazyProperty. Będzie się to nazywać po raz pierwszy, a dekorator zastąpi atrybut atrybutem wyników. Jedynym wymogiem jest to, że wartość jest powtarzalna; nie zależy od stanu zmiennego. Masz również to wymaganie w swoim bieżącym kodzie, ze swoim self .__ iter_cache.

def __iter__(self) 
    return self.__iter 

@LazyProperty 
def __iter(self) 
    def my_generator(): 
     yield whatever 
    return tuple(my_generator())