如果你的生成器在某种意义上是纯的，它的输出只依赖于传递的参数和步长，并且你希望生成的生成器是可重新启动的，这里有一个排序代码片段可能很方便:

import copy

def generator(i):
    yield from range(i)

g = generator(10)
print(list(g))
print(list(g))

class GeneratorRestartHandler(object):
    def __init__(self, gen_func, argv, kwargv):
        self.gen_func = gen_func
        self.argv = copy.copy(argv)
        self.kwargv = copy.copy(kwargv)
        self.local_copy = iter(self)

    def __iter__(self):
        return self.gen_func(*self.argv, **self.kwargv)

    def __next__(self):
        return next(self.local_copy)

def restartable(g_func: callable) -> callable:
    def tmp(*argv, **kwargv):
        return GeneratorRestartHandler(g_func, argv, kwargv)

    return tmp

@restartable
def generator2(i):
    yield from range(i)

g = generator2(10)
print(next(g))
print(list(g))
print(list(g))
print(next(g))

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[]
0
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1

你可以使用itertools.cycle()来实现这一点。 您可以使用此方法创建一个迭代器，然后在迭代器上执行for循环，迭代器将对其值进行循环。

例如:

def generator():
for j in cycle([i for i in range(5)]):
    yield j

gen = generator()
for i in range(20):
    print(next(gen))

将生成20个数字，0到4重复。

医生说:

Note, this member of the toolkit may require significant auxiliary storage (depending on the length of the iterable).

如果GrzegorzOledzki的答案还不够，那么可以使用send()来实现目标。有关增强生成器和yield表达式的更多详细信息，请参阅PEP-0342。

更新:参见itertools.tee()。它涉及到上面提到的内存与处理之间的一些权衡，但它可能比仅将生成器结果存储在列表中节省一些内存;这取决于你如何使用发电机。

这对我来说是工作。

csv_rows = my_generator()
for _ in range(10):
    for row in csv_rows:
        print(row)
    csv_rows = my_generator()

我想为一个老问题提供一个不同的解决方案

class IterableAdapter:
    def __init__(self, iterator_factory):
        self.iterator_factory = iterator_factory

    def __iter__(self):
        return self.iterator_factory()

squares = IterableAdapter(lambda: (x * x for x in range(5)))

for x in squares: print(x)
for x in squares: print(x)

与list(iterator)相比，这样做的好处是它的空间复杂度是O(1)，而list(iterator)是O(n)。缺点是，如果你只能访问迭代器，而不能访问产生迭代器的函数，那么你就不能使用这个方法。例如，这样做似乎是合理的，但它不会起作用。

g = (x * x for x in range(5))

squares = IterableAdapter(lambda: g)

for x in squares: print(x)
for x in squares: print(x)

如果希望使用预定义的参数集多次重用此生成器，可以使用functools.partial。

from functools import partial
func_with_yield = partial(FunctionWithYield, arg0, arg1)

for i in range(100):
    for x in func_with_yield():
        print(x)

这将把生成器函数包装到另一个函数中，因此每次调用func_with_yield()时，它都会创建相同的生成器函数。