Итераторы могут быть сброшены в Python?

Нет. Протокол итератора в Python очень прост и предоставляет только один единственный метод (.next() или __next__()), и нет метода для сброса итератора в целом.

Общим шаблоном является создание нового итератора с помощью той же процедуры.

Если вы хотите "отложить" итератор, чтобы вернуться к его началу, вы также можете форкнуть итератор с помощью itertools.tee

Если у вас есть файл csv с именем 'blah.csv', который выглядит как

a,b,c,d
1,2,3,4
2,3,4,5
3,4,5,6

вы знаете, что можете открыть файл для чтения и создать DictReader с

blah = open('blah.csv', 'r')
reader= csv.DictReader(blah)

Затем вы сможете получить следующую строку с помощью reader. next(), который должен вывести

{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}

использование его снова даст результат

{'a':2,'b':3,'c':4,'d':5}

Однако в этот момент, если вы используете blah.seek(0), то при следующем вызове reader.next() вы получите

{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}

снова.

Похоже, это и есть та функциональность, которую вы ищете. Я уверен, что с этим подходом связаны некоторые хитрости, о которых я не знаю. @Brian предложил просто создать еще один DictReader. Это не сработает, если ваш первый ридер находится на полпути чтения файла, поскольку ваш новый ридер будет иметь неожиданные ключи и значения из того места, где вы находитесь в файле.

Существует ошибка в использовании .seek(0), за которую выступают Alex Martelli и Wilduck выше, а именно: следующий вызов .next() даст вам словарь строки заголовка в виде {key1:key1, key2:key2, ...}. Чтобы избавиться от строки заголовка, нужно после file.seek(0) вызвать reader.next().

Таким образом, ваш код будет выглядеть примерно так:

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)

Хотя сброса итератора отсутствует, в модуле itertools из Python 2.6 (и более поздних версий) есть некоторые утилиты, которые могут помочь в этом. Одним из них является «тройник», который может создавать несколько копий итератора и кэшировать результаты предыдущего, так что эти результаты используются в копиях. Я разделю ваши цели:

>>> 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]

Только если базовый тип предоставляет механизм для этого (например, fp.seek (0) ).