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。

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。

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。

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?

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。