两个python用pip 两个python用哪个

我们知道，Python 里面的生成器只能被消费一次，例如下面的代码：

def name_generator():
    for name in ['产品经理', 'kingname']:
        yield name

def say_hello(g):
    print('hello 函数开始运行')
    for name in g:
        print('hello', name)
    print('hello 函数运行完成')

def say_hi(g):
    print('hi函数开始运行')
    for name in g:
        print('hi', name)
    print('hi函数运行完成')

names = name_generator()
say_hello(names)
say_hi(names)

运行效果如下图所示：

在 say_hello函数里面，生成器已经被完整遍历了一次，那么在say_hi里面，就什么数据都拿不到了。

但如果我们用的是列表，就可以多次遍历，如下图所示：

大家注意观察区别。

那么有什么办法，能让生成器被多次完整迭代呢？这个时候就要使用itertools.tee这个函数了。它通过dequeue实现了让生成器多次消费的办法。

itertools.tee的使用方法如下：

生成器1, 生成器2, 生成器3 = itertools.tee(原始生成器, 3)

itertools.tee的第一个参数是原始生成器，第二个参数是你希望让它返回多少个可以复用的生成器。

例如：

import itertools


def name_generator():
    for name in ['产品经理', 'kingname']:
        yield name

def say_hello(g):
    print('hello 函数开始运行')
    for name in g:
        print('hello', name)
    print('hello 函数运行完成')

def say_hi(g):
    print('hi函数开始运行')
    for name in g:
        print('hi', name)
    print('hi函数运行完成')

names = name_generator()
names_1, names_2 = itertools.tee(names, 2)
say_hello(names_1)
say_hi(names_2)

运行效果如下图所示：

但是，itertools.tee有两个缺陷：

其一是如果原始生成器能循环非常多次，产生的数据量非常大，并且你在消费的时候，是先迭代第一个分裂后的生成器，完整迭代完以后再迭代第二个分裂后的生成器，那么这将会浪费大量内存。所以，应该让两个生成器能间隔着迭代，或者“同时”迭代。

其二，多个生成器同时迭代也有问题，分裂出来的多个生成器不是线程安全的，在多线程里面同时运行会导致报错。

在接下来的两篇文章中，我会讲到itertools.tee是如何做到让生成器多次迭代的，然后讲到如何让分裂以后的生成器线程安全。