Можно ли сбросить итераторы в Python?

если у вас есть файл csv с именем 'бла.csv ' это выглядит как

a,b,c,d
1,2,3,4
2,3,4,5
3,4,5,6

вы знаете, что вы можете открыть файл для чтения и создания DictReader с

blah = open('blah.csv', 'r')
reader= csv.DictReader(blah)

тогда, вы сможете получить следующую строку с reader.next(), которая должна вывести

{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}

снова произведет

{'a':2,'b':3,'c':4,'d':5}

однако, на данный момент, если вы используете blah.seek(0), в следующий раз, когда вы называете reader.next() вы get

{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}

снова.

это, кажется, функциональность, которую вы ищете. Я уверен, что есть некоторые трюки, связанные с этим подходом, о которых я не знаю. @Brian предложил просто создать еще один диктофон. Это не будет работать, если вы первый читатель на полпути через чтение файла, как ваш новый читатель будет иметь неожиданные ключи и значения из любого места в файле.

нет. Протокол итератора Python очень прост и предоставляет только один единственный метод (.next() или __next__()), и нет метода сброса итератора в целом.

общий шаблон состоит в том, чтобы вместо этого создать новый итератор, используя ту же процедуру снова.

Если вы хотите "сохранить" итератор, чтобы вы могли вернуться к его началу, вы также можете развить итератор с помощью itertools.tee

в использовании есть ошибка .искать(0), как отстаивали Алекс Мартелли и Вилдак выше, а именно, что следующий вызов .next () даст вам словарь строки заголовка в виде {key1:key1, key2:key2, ...}. Работа вокруг, чтобы следовать файл.поиск(0) с вызовом reader.следующий() чтобы избавиться от строки заголовка.

Так что ваш код будет выглядеть примерно так:

f_in = open('myfile.csv','r')
reader = csv.DictReader(f_in)

for record in reader:
    if some_condition:
        # reset reader to first row of data on 2nd line of file
        f_in.seek(0)
        reader.next()
        continue
    do_something(record)

Да, если вы используете numpy.nditer для создания итератора.

>>> lst = [1,2,3,4,5]
>>> itr = numpy.nditer([lst])
>>> itr.next()
1
>>> itr.next()
2
>>> itr.finished
False
>>> itr.reset()
>>> itr.next()
1

пока нет сброса итератора, модуль "itertools" из python 2.6 (и более поздних версий) имеет некоторые утилиты, которые могут помочь там. Один из них - "тройник", который может сделать несколько копий итератора и кэшировать результаты одного из них, чтобы эти результаты использовались на копиях. Я разделю ваши цели:

>>> def printiter(n):
...   for i in xrange(n):
...     print "iterating value %d" % i
...     yield i

>>> from itertools import tee
>>> a, b = tee(printiter(5), 2)
>>> list(a)
iterating value 0
iterating value 1
iterating value 2
iterating value 3
iterating value 4
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(b)
[0, 1, 2, 3, 4]

это, возможно, ортогонально исходному вопросу, но можно обернуть итератор в функцию, которая возвращает итератор.

def get_iter():
    return iterator

сбросить итератор просто снова вызовите функцию. Это, конечно, тривиально, если функция, когда указанная функция не принимает аргументов.

в случае, если функция требует аргументов, использовать functools.partial для создания закрытия, которое может быть передано вместо исходного итератор.

def get_iter(arg1, arg2):
   return iterator
from functools import partial
iter_clos = partial(get_iter, a1, a2)

это, похоже, позволяет избежать кэширования, которое tee (N копий) или list (1 копия) должны были бы сделать

для небольших файлов, вы можете использовать more_itertools.seekable - сторонний инструмент, который предлагает сброс iterables.

демо

import csv

import more_itertools as mit


filename = "data/iris.csv"
with open(filename, "r") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    iterable = mit.seekable(reader)                    # 1
    print(next(iterable))                              # 2
    print(next(iterable))
    print(next(iterable))

    print("\nReset iterable\n--------------")
    iterable.seek(0)                                   # 3
    print(next(iterable))
    print(next(iterable))
    print(next(iterable))

выход

{'Sepal width': '3.5', 'Petal width': '0.2', 'Petal length': '1.4', 'Sepal length': '5.1', 'Species': 'Iris-setosa'}
{'Sepal width': '3', 'Petal width': '0.2', 'Petal length': '1.4', 'Sepal length': '4.9', 'Species': 'Iris-setosa'}
{'Sepal width': '3.2', 'Petal width': '0.2', 'Petal length': '1.3', 'Sepal length': '4.7', 'Species': 'Iris-setosa'}

Reset iterable
--------------
{'Sepal width': '3.5', 'Petal width': '0.2', 'Petal length': '1.4', 'Sepal length': '5.1', 'Species': 'Iris-setosa'}
{'Sepal width': '3', 'Petal width': '0.2', 'Petal length': '1.4', 'Sepal length': '4.9', 'Species': 'Iris-setosa'}
{'Sepal width': '3.2', 'Petal width': '0.2', 'Petal length': '1.3', 'Sepal length': '4.7', 'Species': 'Iris-setosa'}

только если базовый тип обеспечивает механизм для этого (например,fp.seek(0)).

Для DictReader:

f = open(filename, "rb")
d = csv.DictReader(f, delimiter=",")

f.seek(0)
d.__init__(f, delimiter=",")

Для DictWriter:

f = open(filename, "rb+")
d = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields, delimiter=",")

f.seek(0)
f.truncate(0)
d.__init__(f, fieldnames=fields, delimiter=",")
d.writeheader()
f.flush()

list(generator()) возвращает все оставшиеся значения для генератора и эффективно сбрасывает его, если он не зациклен.