itertools.tee 的非完全独立性
Python 的 itertools.tee 函数旨在从单个迭代器创建多个独立的迭代器副本。然而，这些副本并非总是完全独立的，尤其是在处理生成器等惰性迭代器时。 关键在于 tee 创建的迭代器共享底层迭代器的状态，而非完全复制其数据。
让我们分析以下代码：
from itertools import tee
def func():
g = (x for x in range(3, 100, 2)) # 生成器，产生奇数
while True:
n = next(g)
yield n
g = filter(lambda x: x % n > 0, g) # 筛选掉n的倍数
g1, g2 = tee(g, 2)
# 关键部分：对g1迭代，影响g和g2
for i in range(10):
next(g1)
g = g2 # g2 继承了被g1消耗后的状态
g = func()
print([next(g) for i in range(10)])
问题根源：共享状态与惰性求值
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代码中的 g 是一个生成器，它按需产生奇数。tee(g, 2) 创建了两个迭代器 g1 和 g2，它们都指向同一个 g。 关键在于 filter 函数：它并没有预先计算所有结果，而是惰性地根据需要进行筛选。
当 for 循环迭代 g1 十次时，g1 从 g 中获取元素并进行筛选。由于 g1、g2 和 g 共享底层生成器的状态，g 本身的状态也在被修改（筛选掉已处理的数的倍数）。 因此，g2 继承了这个被修改后的状态，导致其产生的序列与预期不同。
解决方法：避免在其他地方使用原始迭代器
Python 文档明确指出，在使用 tee 后，应避免再次使用原始迭代器 (g 在本例中)。 因为对原始迭代器的任何操作都会影响 tee 创建的迭代器。
为了获得预期的结果，应该修改代码，避免对 g 进行任何进一步操作，只使用 tee 创建的迭代器 g1 和 g2：
from itertools import tee
def func():
g = (x for x in range(3, 100, 2))
while True:
n = next(g)
yield n
g = filter(lambda x: x % n > 0, g)
g1, g2 = tee(g, 2)
g = g2 # 这里不再使用g1
# for i in range(10): # 去除这部分循环
# next(g1)
g = func()
print([next(g) for i in range(10)]) # 输出：[3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31]
通过移除 for 循环并只使用 g2，我们消除了对原始生成器 g 的额外操作，从而保证了 tee 创建的迭代器的独立性，得到预期的素数序列。
