您的怀疑是正确的：迭代器已被消耗。
实际上，您的迭代器是一个generator，这是一个对象，它 只能 被迭代 一次。
type((i for i in range(5))) # says it's type generator
def another_generator():
yield 1 # the yield expression makes it a generator, not a function
type(another_generator()) # also a generator
它们高效的原因与“参考”告诉您下一步是什么无关。它们之所以有效，是因为它们仅根据请求生成下一个项目。所有项目都不是一次生成的。实际上，您可以拥有一个无限生成器：
def my_gen():
while True:
yield 1 # again: yield means it is a generator, not a function
for _ in my_gen(): print(_) # hit ctl+c to stop this infinite loop!
其他一些更正可以帮助您增进理解：
您可以通过for这种方式“手动”在python中实现循环（可能并不完美，但足够接近）：
try:
temp = iterable.__iter__()
except AttributeError():
raise TypeError("'{}' object is not iterable".format(type(iterable).__name__))
else:
while True:
try:
_ = temp.__next__()
except StopIteration:
break
except AttributeError:
raise TypeError("iter() returned non-iterator of type '{}'".format(type(temp).__name__))
# this is the "body" of the for loop
continue
实际上，for循环中最有趣的部分不是for，而是in。单独使用in会产生与产生不同的效果forin，但是，了解in使用其参数的作用非常有用，因为它for in实现了非常相似的行为。
单独使用时，in关键字首先调用对象的__contains__method，这是另一个“魔术方法”（请注意，使用时将跳过此步骤for in）。使用in一个容器本身，你可以做这样的事情：
1 in [1, 2, 3] # True
‘He’ in ‘Hello’ # True 3 in range(10) # True ‘eH’ in ‘Hello’[::-1] # True
如果可迭代对象不是容器（即它没有__contains__方法），则in下一步尝试调用该对象的__iter__方法。如前所述：该__iter__方法返回Python中称为iterator的值。基本上，迭代器是一个对象，您可以next()在1上使用内置的泛型函数。生成器只是迭代器的一种类型。
如果__iter__成功调用，则in关键字将函数next()一次又一次地应用于可迭代对象。（请记住：可迭代对象可以是生成器，也可以是容器对象的迭代器，或任何其他可迭代对象。）实际上，更确切地说，它调用迭代器对象的__next__方法。
如果您希望创建自己的对象类型以进行迭代（即，您可以使用，也可以forin仅in在其上使用），那么了解生成器中yield使用的关键字（如上所述）很有用。
class MyIterable():
def __iter__(self):
yield 1
m = MyIterable()
for _ in m: print(_) # 1
1 in m # True
将yield函数或方法变成生成器而不是常规函数/方法的存在。__next__如果使用生成器（它会__next__自动提供），则不需要该方法。
如果您希望创建自己的容器对象类型（即可以单独使用in它，但不能使用for in），则只需要该__contains__方法即可。
class MyUselessContainer():
def __contains__(self, obj):
return True
m = MyUselessContainer()
1 in m # True
'Foo' in m # True
TypeError in m # True
None in m # True
1请注意，要成为迭代器，对象必须实现迭代器协议。这仅意味着__next__和__iter__方法都必须 正确 实现（生成器带有“免费”此功能，因此您在使用它们时无需担心）。还要注意，该___next__方法实际上next在Python 2中（没有下划线）。
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