itertools.takewhile在生成器函数中 - 为什么它只被评估一次？

在Python中，itertools.takewhile()是一个高阶函数，它接受一个谓词函数和一个可迭代对象作为参数，并返回一个新的生成器，该生成器会生成可迭代对象中连续满足谓词函数条件的元素。itertools.takewhile()在生成器函数中只被评估一次的原因是，它是通过将谓词函数应用于生成器的每个元素来实现的。

首先，我们需要了解生成器函数的概念。生成器函数是一种特殊的函数，它使用yield关键字而不是return关键字来返回值。当生成器函数被调用时，它返回一个生成器对象，而不是立即执行函数体。生成器对象的每个元素只在需要时计算，这使得它们非常适合处理大型数据集或无限序列。

当itertools.takewhile()在生成器函数中使用时，谓词函数只在生成器的每个元素被迭代时才会被评估。这意味着，当itertools.takewhile()返回的新生成器被迭代时，谓词函数会在每次生成器的元素需要被评估时被调用。因此，itertools.takewhile()在生成器函数中只被评估一次，是因为它是在生成器的每个元素被迭代时按需应用的。

以下是一个简单的示例，说明了itertools.takewhile()在生成器函数中的用法：

import itertools

def is_even(x):
    return x % 2 == 0

def even_numbers():
    for i in itertools.count():
        if is_even(i):
            yield i

even_numbers_iterator = even_numbers()
even_numbers_under_10 = itertools.takewhile(lambda x: x < 10, even_numbers_iterator)

for number in even_numbers_under_10:
    print(number)

在这个示例中，我们定义了一个生成器函数even_numbers()，它会生成一个无限序列的偶数。我们使用itertools.count()函数来实现这个生成器。然后，我们使用itertools.takewhile()来过滤掉大于等于10的偶数，并将结果存储在even_numbers_under_10变量中。最后，我们使用for循环来迭代even_numbers_under_10生成器，并打印出所有小于10的偶数。

总之，itertools.takewhile()在生成器函数中只被评估一次是因为它是在生成器的每个元素被迭代时按需应用的。这使得它非常适合处理大型数据集或无限序列。