没有重置迭代器的选项。迭代器通常在遍历next()函数时弹出。唯一的方法是在迭代迭代器对象之前进行备份。下面的检查。

创建包含0到9项的迭代器对象

i=iter(range(10))

遍历将弹出的next()函数

print(next(i))

将迭代器对象转换为list

L=list(i)
print(L)
output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

所以第0项已经跳出来了。此外，当我们将迭代器转换为list时，所有的项都会弹出。

next(L) 

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#129>", line 1, in <module>
    next(L)
StopIteration

因此，在开始迭代之前，需要将迭代器转换为列表以备备份。 List可以用iter(< List -object>)转换为迭代器

使用包装器函数来处理StopIteration

您可以为生成器生成函数编写一个简单的包装器函数，用于跟踪生成器耗尽的时间。它将使用生成器在迭代结束时抛出的StopIteration异常来完成此操作。

import types

def generator_wrapper(function=None, **kwargs):
    assert function is not None, "Please supply a function"
    def inner_func(function=function, **kwargs):
        generator = function(**kwargs)
        assert isinstance(generator, types.GeneratorType), "Invalid function"
        try:
            yield next(generator)
        except StopIteration:
            generator = function(**kwargs)
            yield next(generator)
    return inner_func

如上所述，当包装器函数捕获到StopIteration异常时，它只是重新初始化生成器对象(使用函数调用的另一个实例)。

然后，假设你定义了如下所示的生成器提供函数，你可以使用Python函数装饰器语法来隐式包装它:

@generator_wrapper
def generator_generating_function(**kwargs):
    for item in ["a value", "another value"]
        yield item

您可以定义一个返回生成器的函数

def f():
  def FunctionWithYield(generator_args):
    code here...

  return FunctionWithYield

现在你可以想做多少次就做多少次:

for x in f()(generator_args): print(x)
for x in f()(generator_args): print(x)

另一种选择是使用itertools.tee()函数创建生成器的第二个版本:

import itertools
y = FunctionWithYield()
y, y_backup = itertools.tee(y)
for x in y:
    print(x)
for x in y_backup:
    print(x)

从内存使用的角度来看，如果原始迭代可能不处理所有的项，这可能是有益的。

可能最简单的解决方案是将昂贵的部分包装在一个对象中，并将其传递给生成器:

data = ExpensiveSetup()
for x in FunctionWithYield(data): pass
for x in FunctionWithYield(data): pass

这样，就可以缓存昂贵的计算。

如果您可以同时将所有结果保存在RAM中，那么可以使用list()将生成器的结果物化到一个普通列表中并使用该列表。

好吧，你说你想多次调用一个生成器，但初始化是昂贵的…像这样的东西怎么样?

class InitializedFunctionWithYield(object):
    def __init__(self):
        # do expensive initialization
        self.start = 5

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # do cheap iteration
        for i in xrange(5):
            yield self.start + i

y = InitializedFunctionWithYield()

for x in y():
    print x

for x in y():
    print x

或者，你也可以创建自己的类，遵循迭代器协议，并定义某种“reset”函数。

class MyIterator(object):
    def __init__(self):
        self.reset()

    def reset(self):
        self.i = 5

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        i = self.i
        if i > 0:
            self.i -= 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

my_iterator = MyIterator()

for x in my_iterator:
    print x

print 'resetting...'
my_iterator.reset()

for x in my_iterator:
    print x

https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#iterator-types http://anandology.com/python-practice-book/iterators.html