在两个线程里面同时运行分裂出来的生成器对象，就会导致报错。

现在，你想看看itertools.tee的源代码，但是你会发现，在 PyCharm 里面，它的源代码如下图所示：

 

这是因为，在 CPython 中，itertools.tee底层是通过 C 语言实现的，所以你不能在 PyCharm 中看到它的源代码。但是你可以通过阅读 Python 的源代码中的 Modules/itertoolsmodule.c 文件^[1]，找到它的实现算法。

导致问题的核心部分在如下图所示的两段代码中：

 

 

大家看不懂也没有关系，根据我上一篇文章中使用 Python 实现的简化版本就足够帮助理解了。

我们使用简化版本来解释其中线程不安全的地方：

def generator():
   for i in range(3):
       yield f'我是你第{i}个爷爷'

def split(g):
   value_list_1 = []
   value_list_2 = []
   def wrap(queue):
       while True:
           if not queue:
               try:
                   value = next(g)
               except StopIteration:
                   return
               value_list_1.append(value)
               value_list_2.append(value)
           yield queue.pop(0)
   g_1 = wrap(value_list_1)
   g_2 = wrap(value_list_2)
   return g_1, g_2

g = generator()
g_1, g_2 = split(g)
for value in g_1:
   print(value)

for value in g_2:
   print(value)

当两个线程同时运行到if not queue时，发现当前各自的队列都是空的，于是进入value = next(g)获取下一个值。其中，线程 A 先进入那么几毫秒。然后线程 B 进入value = next(g)。但由于此时线程 A 中的next(g)正在运行，尚未结束，线程 B 又跑来运行，于是就导致了报错的发生。Python 中，生成器不是线程安全的。

那么如何让itertools.tee分裂出来的多个生成器可以在多线程中运行呢？其关键因素就是让value = next(g)这一行一次只能让一个线程运行。所以我们可以通过加锁来实现。

import itertools
from threading import Lock


class KingnameTee:
   def __init__(self, tee_obj, lock):
       self.tee_obj = tee_obj
       self.lock = lock

   def __iter__(self):
       return self

   def __next__(self):
       with self.lock:
           return next(self.tee_obj)

   def __copy__(self):
       return KingnameTee(self.tee_obj.__copy__(), self.lock)

def safe_tee(iterable, n=2):
   """tuple of n independent thread-safe iterators"""
   lock = Lock()
   return tuple(KingnameTee(tee_obj, lock) for tee_obj in itertools.tee(iterable, n))

我们来看看运行效果：

 

多线程完美运行。