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。

发电机不能倒带。您有以下选项:

再次运行生成器函数，重新启动生成: y = FunctionWithYield() 对于y中的x: print(x) y = FunctionWithYield() 对于y中的x: print(x) 将生成器结果存储在内存或磁盘上的数据结构中，您可以再次迭代: y = list(FunctionWithYield()) 对于y中的x: print(x) #可以再次迭代: 对于y中的x: print(x)

选项1的缺点是它会再次计算值。如果这是cpu密集型的，那么最终需要计算两次。另一方面，2的缺点是存储空间。整个值列表将存储在内存中。如果有太多的价值，那可能是不切实际的。

所以你有一个经典的内存和处理的权衡。我无法想象在不存储值或不重新计算它们的情况下倒带生成器的方法。

您也可以像其他答案所建议的那样使用tee，但是在您的情况下，它仍然会将整个列表存储在内存中，因此它将得到与选项2相同的结果和类似的性能。

我不知道你说的昂贵的准备是什么意思，但我猜你确实有

data = ... # Expensive computation
y = FunctionWithYield(data)
for x in y: print(x)
#here must be something to reset 'y'
# this is expensive - data = ... # Expensive computation
# y = FunctionWithYield(data)
for x in y: print(x)

如果是这样的话，为什么不重用数据呢?

它可以通过code对象来实现。下面是一个例子。

code_str="y=(a for a in [1,2,3,4])"
code1=compile(code_str,'<string>','single')
exec(code1)
for i in y: print i

1 2 3 4

for i in y: print i


exec(code1)
for i in y: print i

1 2 3 4

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).