在Mark Ransom的提示下，这里有一个类，你可以使用它来包装任何迭代器，这样你就可以提前查看，将值推回流并检查是否为空。这是一个简单的想法和简单的实现，我发现在过去非常方便。

class Pushable:

    def __init__(self, iter):
        self.source = iter
        self.stored = []

    def __iter__(self):
        return self

    def __bool__(self):
        if self.stored:
            return True
        try:
            self.stored.append(next(self.source))
        except StopIteration:
            return False
        return True

    def push(self, value):
        self.stored.append(value)

    def peek(self):
        if self.stored:
            return self.stored[-1]
        value = next(self.source)
        self.stored.append(value)
        return value

    def __next__(self):
        if self.stored:
            return self.stored.pop()
        return next(self.source)

为了表达我的“2美分”，我将描述一下我的经历:

我有一个生成器，我需要用itertools切片它。分成小发电机。然后检查我的子生成器是否为空，我只是将它们转换/消耗到一个小列表中，然后检查列表是否为空。

例如:

from itertools import islice

def generator(max_yield=10):
    a = 0

    while True:
        a += 1

        if a > max_yield:
            raise StopIteration()

        yield a

tg = generator()

label = 1

while True:
    itg = list(islice(tg, 3))

    if not itg:  # <-- I check if the list is empty or not
        break

    for i in itg:
        print(f'#{label} - {i}')

    label += 1

输出:

#1 - 1
#1 - 2
#1 - 3
#2 - 4
#2 - 5
#2 - 6
#3 - 7
#3 - 8
#3 - 9
#4 - 10

也许这不是最好的方法，主要是因为它会消耗生成器，但对我来说却是可行的。

一种简单的方法是使用next()的可选参数，如果生成器耗尽(或为空)，则使用该参数。例如:

_exhausted  = object()

if next(some_generator, _exhausted) is _exhausted:
    print('generator is empty')

>>> gen = (i for i in [])
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#43>", line 1, in <module>
    next(gen)
StopIteration

在生成器结束时引发StopIteration，因为在您的情况下立即到达结束，因此引发异常。但通常你不应该检查下一个值是否存在。

你可以做的另一件事是:

>>> gen = (i for i in [])
>>> if not list(gen):
    print('empty generator')

在遍历生成器之前检查生成器符合LBYL编码风格。另一种方法(EAFP)是遍历它，然后检查它是否为空。

is_empty = True

for item in generator:
    is_empty = False
    do_something(item)

if is_empty:
    print('Generator is empty')

这种方法也可以很好地处理无限生成器。

建议:

def peek(iterable):
    try:
        first = next(iterable)
    except StopIteration:
        return None
    return first, itertools.chain([first], iterable)

用法:

res = peek(mysequence)
if res is None:
    # sequence is empty.  Do stuff.
else:
    first, mysequence = res
    # Do something with first, maybe?
    # Then iterate over the sequence:
    for element in mysequence:
        # etc.