파이썬에서 객체가 생성기 객체인지 확인하는 방법은 무엇입니까?

파이썬에서 객체가 생성기 객체인지 어떻게 확인합니까?

이것을 시도-

>>> type(myobject, generator)

오류를 준다-

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

(객체 next에 생성자가 될 수 있는 방법 이 있는지 확인할 수는 있지만 생성기뿐만 아니라 모든 객체의 유형을 결정할 수있는 방법을 원합니다.)

다음 유형에서 GeneratorType을 사용할 수 있습니다.

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

발전기 기능을 의미합니까? 사용하십시오 inspect.isgeneratorfunction.

편집하다 :

생성기 객체를 원한다면 JAB가 주석에서 지적한 바와 같이 inspect.isgenerator 를 사용할 수 있습니다 .

생성기 함수 와 생성기 (생성기 함수의 결과)를 구별하는 것이 중요하다고 생각합니다 .

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

generator_function을 호출하면 정상적인 결과를 얻지 못하고 함수 자체에서 코드를 실행하지 않으며 결과는 generator 라는 특수 객체가됩니다 .

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

따라서 생성기 기능이 아니라 생성기입니다.

>>> inspect.isgeneratorfunction(generator)
False

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

발전기 기능은 발전기가 아닙니다.

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

참고로 함수 본문의 실제 호출은 생성기를 소비하여 발생합니다. 예 :

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

참조 파이썬에서 함수를 호출하기 전에 "발전기 기능"이 있는지 확인하는 방법은 무엇입니까?

inspect.isgenerator당신이 순수 발전기 (즉 클래스 "발전기"의 객체)를 확인하려면 기능은 괜찮습니다. 그러나 False예를 들어 izipiterable 을 확인 하면 반환 됩니다 . 일반화 된 발전기를 확인하는 다른 방법은이 기능을 사용하는 것입니다.

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

타이핑 모듈 에서 Iterator 또는보다 구체적으로 Generator를 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

객체에 생성기가 될 다음 방법이 있는지 확인할 수 있지만 생성기뿐만 아니라 모든 객체의 유형을 결정할 수있는 방법을 원합니다.

이러지 마 그것은 단지 매우, 매우 나쁜 생각입니다.

대신 다음을 수행하십시오.

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

드문 경우지만 for 루프 의 본문에 TypeErrors가 있으면 (1) 오류 범위를 제한하는 함수를 정의하거나 (2) 중첩 된 try 블록을 사용하십시오.

또는 (3) TypeError떠 다니는 모든 것을 구별하기 위해 이와 같은 것 .

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) 응용 프로그램의 다른 부분을 수정하여 생성기를 적절하게 제공하십시오. 종종이 모든 것보다 간단합니다.

토네이도 웹 서버 또는 이와 유사한 것을 사용하는 경우 서버 메소드가 실제로 생성자가 아니라 메소드라는 것을 알 수 있습니다. 수율이 메소드 내부에서 작동하지 않기 때문에 다른 메소드를 호출하기가 어렵 기 때문에 체인 생성기 오브젝트 풀 관리를 시작해야합니다. 체인 생성기 풀을 관리하는 간단한 방법은 다음과 같은 도움말 기능을 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 작성하십시오.

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

출력물 생성

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

생성기를 스레드 대안 또는 이와 유사한 것으로 사용하려는 경우 아마도 당신이 원하는 것입니다.

(이것은 오래된 게시물이라는 것을 알고 있습니다.) 모듈을 가져올 필요가 없으며 프로그램 시작시 비교를 위해 객체를 선언 할 수 있습니다.

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