推荐在生成器函数开头、首个yield前放置初始化代码，利用其惰性执行特性确保仅首次next()时执行；避免用全局变量标记状态；需多次遍历则改用实现__iter__的类。
可以在生成器函数内部使用一个标志变量，控制初始化逻辑仅在第一次 next() 调用时执行。最自然、推荐的方式是：**把初始化放在生成器的开头，并利用 Python 生成器的惰性执行特性——它只在第一次调用 next() 时才开始运行到第一个 yield**。
✅ 利用生成器启动时机（推荐）
生成器函数体不会在定义或赋值时执行，而是在第一次调用 next()（或进入 for 循环）时才开始运行，直到遇到第一个 yield 暂停。因此，把初始化代码写在第一个 yield 之前即可确保它只执行一次，且恰好发生在首次迭代开始时：
示例：
def my_generator():
# ✅ 这里就是“第一次迭代时做的初始化”
print("【初始化】打开文件、连接数据库、预热缓存...")
data = [10, 20, 30]
for x in data:
yield x * 2gen = my_generator() # 此时什么都没发生
print("生成器已创建，但尚未初始化")
第一次 next —— 初始化代码立即执行，然后产出第一个值
print(next(gen)) # 输出：【初始化】... 和 20
print(next(gen)) # 输出：40（不再初始化）
⚠️ 不要用闭包或类模拟（除非有状态复用需求）
有人会想到用外部变量记录是否初始化过，比如：
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initialized = False
def bad_example():
global initialized
if not initialized:
print("初始化")
initialized = True
yield 1
这不可靠：多个生成器实例共享同一全局状态；且无法重用该生成器（如中断后重新迭代）。应避免。
? 需要多次重用？考虑封装成类（可选进阶）
如果需要「同一个生成器对象能被多次遍历」（像内置容器那样），那就不是普通生成器能直接支持的（普通生成器只能遍历一次）。此时应改用自定义迭代器类，在 __iter__ 中做初始化：
-
__iter__每次被调用时都会执行，适合每次新迭代都初始化 -
__next__只负责返回下一个值
示例：
class MyIterable:
def __init__(self, source):
self.source = source
def __iter__(self):
print("【每次迭代前初始化】重置计数器、重建连接...")
self._iter = iter(self.source)
return self
def __next__(self):
return next(self._iter) * 2obj = MyIterable([1, 2, 3])
for x in obj: print(x) # 初始化 + 输出 2, 4, 6
for x in obj: print(x) # 再次初始化 + 输出 2, 4, 6
? 小结关键点
- 普通生成器的函数体在第一次
next()时才开始执行 → 把初始化代码写在第一个yield前是最简洁可靠的方案 - 不要用外部状态标记“是否初始化过”，会破坏生成器的独立性和可重用性
- 若需支持多次遍历（
for多次），就别用函数式生成器，改用实现__iter__的类
