无法“重置”生成器。但是，您 可以 使用
itertools.tee“复制”迭代器。
>>> z = zip(a, b)>>> zip1, zip2 = itertools.tee(z)>>> list(zip1)[(1, 7), (2, 8), (3, 9)]>>> list(zip2)[(1, 7), (2, 8), (3, 9)]
这涉及到缓存值，因此仅当您以大约相同的速率遍历两个可迭代对象时才有意义。（换句话说，不要像我在这里那样使用它！）
另一种方法是传递生成器函数，并在需要迭代时调用它。
def gen(x): for i in range(x): yield i ** 2def make_two_lists(gen): return list(gen()), list(gen())
但是现在，您必须在传递函数时将参数绑定到生成器函数。您可以使用
lambda它，但是很多人都觉得
lambda丑陋。（虽然不是我！YMMV。）
>>> make_two_lists(lambda: gen(10))([0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81])
我希望不用多说，在大多数情况下，最好列出并复制列表。
另外，作为解释此行为的更一般方法，请考虑一下。生成器的作用是生成一系列值，同时在迭代之间保持某种状态。现在，有时，您可能不希望简单地在生成器上进行迭代，而是要执行以下操作：
z = zip(a, b)while some_condition(): fst = next(z, None) snd = next(z, None) do_some_things(fst, snd) if fst is None and snd is None: do_some_other_things()
假设此循环 可能会 或 可能不会
耗尽
z。现在，我们的发电机处于不确定状态！因此，在这一点上，必须以明确定义的方式限制生成器的行为。尽管我们不知道生成器在其输出中的位置，但我们知道a）所有后续访问都会在该系列中产生
更高的
值，并且b）一旦它为“空”，我们就可以准确地获得该系列中的所有项目一旦。我们必须具有越多的能力来操纵的状态，就越
z难以对此进行推理，因此最好避免出现违反这两个诺言的情况。
当然，正如乔尔·科内特（Joel Cornett）在下面指出的那样， 有
可能编写一个通过该
send方法接受消息的生成器。并且可以编写可以使用重置的生成器
send。但是请注意，在这种情况下，
我们所能做的就是发送一条消息 。我们不能直接操纵生成器的状态，因此对生成器状态的所有更改都是定义明确的（通过生成器本身-
假设其编写正确！）。
send确实是实现协程的，所以我不会将其用于此目的。每天生成器几乎永远不会对发送给它们的值做任何事情-
我认为出于上述原因。
