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

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)

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。

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。

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