迭代器只能使用一次。例如：

lst = [1, 2, 3]
it = iter(lst)

next(it)
# => 1
next(it)
# => 2
next(it)
# => 3
next(it)
# => StopIteration

当迭代器被提供给for循环时，最后一个StopIteration将导致它第一次退出，而试图在另一个for循环中使用相同的迭代器将立即再次导致StopIteration，因为迭代器已经被使用。
解决这个问题的一个简单方法是将所有元素保存到一个列表中，可以根据需要多次遍历该列表。

data = list(data)

但是，如果迭代器要迭代许多元素，那么使用tee()创建独立的迭代器是一个更好的主意：

import itertools
it1, it2 = itertools.tee(data, 2) # create as many as needed

现在可以依次迭代每一个：

for e in it1:
    print("first loop")

for e in it2:
    print("second loop")

迭代器（例如调用iter、生成器表达式或yield的生成器函数）是有状态的，只能使用一次。
Óscar López's answer中对此进行了解释，但是，该答案出于性能原因建议使用itertools.tee(data)而不是list(data)，这是一种误导。在大多数情况下，当您希望迭代整个data，然后再次迭代整个data时，tee比简单地将整个迭代器消耗到一个列表中，然后在其上迭代两次要花费更多的时间和使用更多的内存。如果只使用每个迭代器的前几个元素，或者交替使用一个迭代器的几个元素和另一个迭代器的几个元素，则tee可能是首选。

一旦迭代器耗尽，它就不会再生成任何东西。

>>> it = iter([3, 1, 2])
>>> for x in it: print(x)
...
3
1
2
>>> for x in it: print(x)
...
>>>

如何在迭代器上循环两次？

这是不可能的!（稍后解释。）相反，请执行以下操作之一：

• • • 将迭代器**收集到一个可以循环多次的东西中。

items = list(iterator)

for item in items:
    ...

缺点：这会消耗内存。

• • • 创建一个新的迭代器。**创建一个新的迭代器通常只需要一微秒。

for item in create_iterator():
    ...

for item in create_iterator():
    ...

缺点：迭代本身可能是昂贵的（例如从磁盘或网络读取）。

• • • 重置"迭代器"。**例如，对于文件迭代器：

with open(...) as f:
    for item in f:
        ...

    f.seek(0)

    for item in f:
        ...

缺点：大多数迭代器不能"重置"。

Iterator的哲学

世界分为两类：

• • • Iterable：**一个用于保存数据的可循环数据结构。例如：一米一米一，一米二米一，一米三米一。
• • • Iterator：**指向可迭代对象的某个元素的指针。

如果我们要定义一个序列迭代器，它可能看起来像这样：

class SequenceIterator:
    index: int
    items: Sequence  # Sequences can be randomly indexed via items[index].

    def __next__(self):
        """Increment index, and return the latest item."""

这里重要的是，* 通常 *，迭代器本身并不存储任何实际的数据。
迭代器通常是一个临时的数据流模型。这个数据源被迭代过程所消耗。这是一个很好的提示，说明了为什么一个任意的数据源不能循环超过一次。我们需要打开一个新的临时数据流（即创建一个新的迭代器）来做到这一点。

正在耗尽Iterator

当我们从一个迭代器中提取元素时，从迭代器的当前元素开始，一直持续到它完全耗尽，这就是for循环的作用：

iterable = "ABC"
iterator = iter(iterable)

for item in iterator:
    print(item)

让我们通过告诉for循环如何提取next项来支持SequenceIterator中的此功能：

class SequenceIterator:
    def __next__(self):
        item = self.items[self.index]
        self.index += 1
        return item

等等，如果index超过了items的最后一个元素，我们应该为此引发一个 * safe * 异常：

class SequenceIterator:
    def __next__(self):
        try:
            item = self.items[self.index]
        except IndexError:
            raise StopIteration  # Safely says, "no more items in iterator!"
        self.index += 1
        return item

现在，for循环知道何时停止从迭代器中提取项。
如果我们现在尝试再次遍历迭代器会发生什么？

iterable = "ABC"
iterator = iter(iterable)

# iterator.index == 0

for item in iterator:
    print(item)

# iterator.index == 3

for item in iterator:
    print(item)

# iterator.index == 3

由于第二个循环从当前的iterator.index（值3）开始，它没有其他要打印的内容，因此iterator.__next__引发StopIteration异常，导致循环立即结束。

尽可能不要在for循环中首先使用迭代器，这是不必要的，使用可迭代对象，iter（iterable）是python在执行for循环时调用的，一个可迭代对象可以循环多次。
如果你正在写代码，你发现你自己试图迭代一个迭代器，你的代码中一定有一些不自然的地方，试着先修复它。