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()

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

现在可以使用more_itertools。Seekable(第三方工具)，允许重置迭代器。

通过> pip Install more_itertools安装

import more_itertools as mit


y = mit.seekable(FunctionWithYield())
for x in y:
    print(x)

y.seek(0)                                              # reset iterator
for x in y:
    print(x)

注意:内存消耗会随着迭代器的增加而增加，所以要警惕大型迭代对象。

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。

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。

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。