好吧，你说你想多次调用一个生成器，但初始化是昂贵的…像这样的东西怎么样?

class InitializedFunctionWithYield(object):
    def __init__(self):
        # do expensive initialization
        self.start = 5

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # do cheap iteration
        for i in xrange(5):
            yield self.start + i

y = InitializedFunctionWithYield()

for x in y():
    print x

for x in y():
    print x

或者，你也可以创建自己的类，遵循迭代器协议，并定义某种“reset”函数。

class MyIterator(object):
    def __init__(self):
        self.reset()

    def reset(self):
        self.i = 5

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        i = self.i
        if i > 0:
            self.i -= 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

my_iterator = MyIterator()

for x in my_iterator:
    print x

print 'resetting...'
my_iterator.reset()

for x in my_iterator:
    print x

https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#iterator-types http://anandology.com/python-practice-book/iterators.html

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)

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()

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。

来自tee的官方文件:

通常，如果一个迭代器使用了前面的大部分或所有数据 另一个迭代器启动时，使用list()比tee()更快。

所以在你的情况下最好使用list(iterable)。

>>> def gen():
...     def init():
...         return 0
...     i = init()
...     while True:
...         val = (yield i)
...         if val=='restart':
...             i = init()
...         else:
...             i += 1

>>> g = gen()
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2
>>> g.next()
3
>>> g.send('restart')
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2