Python“重新启动”生成器在与itertools.cycle或类似构造一起使用时？

Python中的生成器是一种特殊的函数，它可以通过yield语句来生成一个值，并且可以在后续调用中继续执行。当生成器的所有值都被生成后，它会自动抛出StopIteration异常来表示结束。

在与itertools.cycle或类似构造一起使用时，生成器可以被重新启动，以便重新开始生成值。itertools.cycle是一个函数，它接受一个可迭代对象，并无限地重复该对象的元素。

当我们需要在生成器中使用itertools.cycle或类似构造时，可以通过在生成器中使用一个无限循环来实现重新启动。具体的实现方式是，在生成器中使用一个while循环来不断生成值，并在生成完所有值后使用yield语句暂停生成器。当需要重新启动生成器时，可以通过调用生成器函数来重新生成一个新的生成器对象。

以下是一个示例代码：

import itertools

def my_generator():
    while True:
        yield from itertools.cycle([1, 2, 3])

# 创建生成器对象
gen = my_generator()

# 生成值
print(next(gen))  # 输出：1
print(next(gen))  # 输出：2
print(next(gen))  # 输出：3

# 重新启动生成器
gen = my_generator()

# 再次生成值
print(next(gen))  # 输出：1
print(next(gen))  # 输出：2

在上述示例中，我们定义了一个名为my_generator的生成器函数。该生成器函数使用了一个无限循环和itertools.cycle来生成无限序列[1, 2, 3]。通过调用next函数，我们可以逐个获取生成器中的值。

当我们需要重新启动生成器时，只需再次调用生成器函数来创建一个新的生成器对象。新的生成器对象将从头开始生成值。

需要注意的是，生成器对象的状态是独立的，因此重新启动生成器不会影响之前生成器对象的状态。

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