Python的数据生成器函数yield的重复使用

1 数据生成器yield

首先简单介绍yield，这里主要参考这篇博客。在Python中，使用yield的函数被称为生成器函数（generator function）。生成器有两种方法：next()和send()，都可以调用生成器。yield和return经常被进行比较，两者差别较大：

1. return作为一般函数的结尾，返回return后变量，程序终止不再运行，并销毁所有局部变量；
2. yield会产生断点，暂停并挂起函数，保存此刻状态，并在yield处返回某个值
3. yield函数返回可迭代的生成器对象，可使用for循环或调用send()、next()方法遍历这个产生的实例化生成器对象，进而提取结果。
   本篇博客重点来解决数据生成器yield在函数定义中的重复使用问题，yield的具体使用不再展开。

2 yield在函数定义中重复使用失效问题

我们在定义完一个yield后，在主程序中反复调用几次，分析结果，如下所示：
可以看到，在使用for循环调用时，没有任何问题，第二次调用时，生成器仍然可以输出完整结果。
那如果当数据生成器作为参数，赋予定义的函数中去，又会发生什么呢？继续实验。
可以发现：我们在定义的test1函数中，通过for循环，明明调用了生成器三次，每次都应该输出一遍0，1，2，然而，真实输出结果却只有一次的1，2，3，也就是说，此时，当数据迭代器作为参数赋予定义的函数中时（这种应用场景还是比较多的），在第一个for循环中，正常迭代完成数据生成器。在第二个for循环时，仍然在调用该数据生成器，由于其在上一次已经被迭代完成，所以此时的调用无法生成任何结果！再与在主函数中的运行过程比较，因此，确定该问题的来源！

3 实现yield在函数定义中的重复使用

当发现该问题时，想过很多方法尝试解决，后来发现通过itertools.tee()方法，复制生成器，可以完美解决该问题。具体思路如下：
可以发现，此时，成功通过拷贝数据生成器，完成了在定义函数中对该数据生成器的多次调用。在使用过程中出现了这个问题，且花费较多时间定位到该问题并解决，故记录供参考。