langchain_core.utils.iter.Tee

class langchain_core.utils.iter.Tee(iterable: Iterator[T], n: int = 2, *, lock: Optional[ContextManager[Any]] = None)

在迭代器iterable上创建n个独立的异步迭代器

这会将单个iterable分割成多个迭代器，每个迭代器按相同的顺序提供相同的项。所有子迭代器可以单独前进，但共享来自iterable的相同项 – 当最先进的迭代器检索一个项时，它会被缓冲，直到最不先进的迭代器也产生了它。一个tee是懒惰的，可以处理无限的iterable，只要所有迭代器都在前进。

async def derivative(sensor_data):
    previous, current = a.tee(sensor_data, n=2)
    await a.anext(previous)  # advance one iterator
    return a.map(operator.sub, previous, current)

与itertools.tee()不同，tee()返回一个自定义类型，而不是一个tuple。与元组一样，它可以被索引、迭代和展开以获取子迭代器。此外，它的aclose()方法立即关闭所有子对象，并且可以在async with上下文中使用以实现相同的效果。

如果iterable是一个迭代器并且在其他地方被读取，则tee将不会提供这些项。此外，tee必须在内部缓冲每个项，直到最后一个迭代器产生它；如果最先进和最不先进的迭代器在数据上差异很大，使用一个list会更有效（但不是懒惰的）。

如果底层迭代器是并发安全的（anext可以并发等待），则生成的迭代器也是并发安全的。否则，如果只有一个单独的“最先进的”迭代器，迭代器是安全的。为了强制使用anext的顺序性，请提供一个lock - 例如，一个在asyncio应用程序中的asyncio.Lock实例 - 并且访问会自动同步。

创建一个新的tee。

参数

• iterable (Iterator[T]) – 要分割的迭代器。

• n (int) – 要创建的迭代器数量。默认为2。

• 锁 (可选[上下文管理器[任何内容]]) – 用于同步对共享缓冲区访问的锁。默认为 None。

方法

__init__(iterable[, n, lock])	创建一个新的tee。
关闭()

__init__(iterable: Iterator[T], n: int = 2, *, lock: Optional[ContextManager[Any]] = None)

创建一个新的tee。

参数

• iterable (Iterator[T]) – 要分割的迭代器。

• n (int) – 要创建的迭代器数量。默认为2。

• 锁 (可选[上下文管理器[任何内容]]) – 用于同步对共享缓冲区访问的锁。默认为 None。

close() → None

返回类型

None