Что такое обратная функция itertools.izip в python?

Question

Я видел this и this вопросов, и я хотел был бы иметь такой же эффект, только эффективно с itertool.izip.

С itertool.izip «s документации:

Как молния() за исключением того, что она возвращает итератор вместо списка

Мне нужен итератор, потому что я не могу уместить все значения в память поэтому вместо этого я использую генератор и повторяю значения.

В частности, у меня есть генератор, который генерирует три значения кортежа, и вместо того, чтобы повторять его, я хотел бы передать три списка значений трем функциям, каждый из которых представляет одну позицию в кортеже.

Из этих трех значений кортежа только один из них имеет большие предметы (потребление памяти мудрый) (позволяет называть его data), в то время как остальные два содержат только значения, для которых требуется лишь небольшое количество памяти, поэтому итерация по «значению значений» значения data сначала должна работать для меня, потребляя значения data один за другим и кэшируя маленькие.

Я не могу придумать разумный способ генерации одного «списка значений» за раз, потому что иногда я могу удалить экземпляры трехзначного кортежа в зависимости от большого значения кортежа.

Использование широко предложенное zip решения, подобные:

>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]) 
[('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)] 

Результатов в «распаковке списка аргументов» часть (* [...]) этого вызвать полную итерацию по всему итератору и (Я предполагаю) кэшировать все результаты в памяти, что, как я уже сказал, проблема для меня.

Я могу создать список масок (True/False для сохранения небольших значений), но я ищу более чистый питонический путь. Если все остальное не удастся, я сделаю это.

Answer 1

Что не так с традиционной петлей?

>>> def gen(): 
...  yield 'first', 0, 1 
...  yield 'second', 2, 3 
...  yield 'third', 4, 5 
... 
>>> numbers = [] 
>>> for data, num1, num2 in gen(): 
...  print data 
...  numbers.append((num1, num2)) 
... 
first 
second 
third 
>>> numbers 
[(0, 1), (2, 3), (4, 5)]