迭代器可以在Python中重置吗？
我可以重置Python中的迭代器/生成器吗？ 我正在使用DictReader，并希望将其重置（从csv模块）到文件的开始。
我看到许多提示itertools.tee的答案，但这忽略了文档中的一个重要警告：
这个itertool可能需要大量的辅助存储（取决于需要存储多less临时数据）。 通常，如果一个迭代器在另一个迭代器启动之前使用大部分或全部数据，则使用
list()而不是tee()会更快。
基本上， tee是为那些两个（或更多）一个迭代器的克隆在相互“不同步”的情况下devise的，而不是太多 – 而是在相同的“附近”（几个项目在彼此后面或前面）。 不适合OP的“从头再做”的问题。
另一方面， L = list(DictReader(...))是完全合适的，只要列表中的logging可以很好地适应记忆。 一个新的“迭代器从一开始”（非常轻量级和低开销）可以在任何时候使用iter(L) ，并部分或全部使用，而不会影响新的或现有的; 其他访问模式也很容易获得。
正如几个答案正确地表示，在csv的具体情况下，你也可以.seek(0)底层的文件对象（一个相当特殊的情况）。 我不确定这是logging和保证，虽然它目前的工作; 这可能是值得考虑的只有真正的巨大的csv文件，其中list我推荐作为一般的方法将有太大的内存占用。
如果您有一个名为“blah.csv”的csv文件，看起来像
a,b,c,d 1,2,3,4 2,3,4,5 3,4,5,6
你知道你可以打开文件阅读，并创build一个DictReader
blah = open('blah.csv', 'r') reader= csv.DictReader(blah)
然后，你将能够得到下一行reader.next() ，它应该输出
{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
再次使用它会产生
{'a':2,'b':3,'c':4,'d':5}
然而，在这一点上，如果你使用blah.seek(0) ，下一次你调用reader.next()你会得到
{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
再次。
这似乎是你正在寻找的function。 我确信有一些与这种方法相关的技巧，但我不知道。 @Brianbuild议简单地创build另一个DictReader。 如果你是第一个阅读器是通过阅读文件的一半，这是行不通的，因为你的新阅读器将在文件中的任何位置有意想不到的键和值。
不。Python的迭代器协议非常简单，只提供一个方法（ .next()或__next__() ），并且通常没有方法来重置迭代器。
常见的模式是改为使用相同的过程再次创build一个新的迭代器。
如果你想“保存”一个迭代器，以便你可以回到它的开始，你也可以使用itertools.tee
上面的Alex Martelli和Wilduck提倡使用.seek（0）存在一个错误，即下一次调用.next（）会以{key1：key1，key2：key2的forms为您提供一个标题行的字典，…}。 解决方法是通过调用reader.next（）来关注file.seek（0）以摆脱标题行。
所以你的代码看起来像这样：
f_in = open('myfile.csv','r') reader = csv.DictReader(f_in) for record in reader: if some_condition: # reset reader to first row of data on 2nd line of file f_in.seek(0) reader.next() continue do_something(record)
是的 ，如果你使用numpy.nditer构build你的迭代器。
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> itr = numpy.nditer([lst]) >>> itr.next() 1 >>> itr.next() 2 >>> itr.finished False >>> itr.reset() >>> itr.next() 1
虽然没有迭代器重置，Python 2.6（及更高版本）中的“itertools”模块有一些可以帮助的工具。 其中之一就是可以创build迭代器的多个副本的“tee”，并caching前面运行的结果，以便在副本上使用这些结果。 我会斩断你的目的：
>>> def printiter(n): ... for i in xrange(n): ... print "iterating value %d" % i ... yield i >>> from itertools import tee >>> a, b = tee(printiter(5), 2) >>> list(a) iterating value 0 iterating value 1 iterating value 2 iterating value 3 iterating value 4 [0, 1, 2, 3, 4] >>> list(b) [0, 1, 2, 3, 4]
这可能与原始问题是正交的，但是可以将迭代器封装在返回迭代器的函数中。
def get_iter(): return iterator
重置迭代器只需再次调用函数。 如果函数不带参数时，这当然是微不足道的。
在函数需要一些参数的情况下，使用functools.partial创build一个可以传递的闭包，而不是原始的迭代器。
def get_iter(arg1, arg2): return iterator from functools import partial iter_clos = partial(get_iter, a1, a2)
这似乎避免了tee（n个副本）或列表（1个副本）需要做的caching
只有基础types提供了这样的机制（例如fp.seek(0) ）。
对于DictReader：
f = open(filename, "rb") d = csv.DictReader(f, delimiter=",") f.seek(0) d.__init__(f, delimiter=",")
对于DictWriter：
f = open(filename, "rb+") d = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields, delimiter=",") f.seek(0) f.truncate(0) d.__init__(f, fieldnames=fields, delimiter=",") d.writeheader() f.flush()
list(generator())返回一个生成器的所有剩余值，如果没有循环，它将有效地重置它。
