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1 概念引入

在之前的教程中，我们已经接触过一些典型的 for 语句，比如：

>>>?list_example?=?[0,?1,?2,?3,?4]>>>?for?i?in?list_example:...??print(i)...01234

通过简单地使用 for 和 in 两个关键字，我们可以很轻松地实现在 C 语言中繁琐的遍历操作。相比较而言，C 语言中要实现相同的功能，需要这样写（假设存在整型数组 list_example ）：

int?i;for(i?=?0;?i?<?list_length;?i++)????printf("%d\n",?list_example[i]);

显而易见，在遍历元素的操作上，Python 的表达更加直观优雅，简洁明了；这正是因为 Python 在实现 for 语句的时候，恰到好处地使用了“迭代器”的概念。

迭代器在 Python 中随处可见，并且具有统一的标准。通过使用迭代器，Python 能够逐个访问列表 list_example 中的每个元素。

下面我们来进一步讨论相关的机制。

2 定义及原理

2.1 迭代器的定义

迭代器（iterator）是一种可在容器（container）中遍访的接口，为使用者封装了内部逻辑。

——[百度百科·迭代器](https://baike.baidu测试数据/item/%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E5%99%A8/3803342?fr=aladdin [1] ) 大意

上面是我们可以查到的、对“迭代器”的一个宽泛的定义。

而具体到 Python 中，迭代器也属于内置的 标准类 之一，是与我们之前学习过的“序列”同一层次的概念。

对于迭代器对象本身来说，需要具有`__iter__()` [2] 和`__next__()` [3] 两种方法，二者合称为“ 迭代器协议 ”。也就是说，只要同时具有这两种方法，Python 解释器就会认为该对象是一个迭代器；反之，只具有其中一个方法或者二者都不具有，解释器则认为该对象不是一个迭代器。

上述论断可由下面的代码验证（需要用到内置函数 isinstance() ，来判断一个对象是否是某个类的实例；该用法启发于[廖雪峰的官方网站 [4] ]）：

>>>?from?collections?import?Iterable,?Iterator,?Container>>>?class?bothIterAndNext:...??def?__iter__(self):...??pass...??def?__next__(self):...??pass...>>>?isinstance(bothIterAndNext(),?Iterable)?#?两种方法都有的对象是可迭代的True>>>?isinstance(bothIterAndNext(),?Iterator)?#?两种方法都有的对象是迭代器True>>>?>>>?class?onlyNext:...??def?__next__(self):...??pass...>>>?isinstance(onlyNext(),?Iterable)?#?只有方法?__next__()?是不可迭代的False>>>?isinstance(onlyNext(),?Iterator)?#?只有方法?__next__()?不是迭代器False>>>?>>>?class?onlyIter:...??def?__iter__(self):...??pass...>>>?isinstance(onlyIter(),?Iterable)?#?只有方法?__iter__()?是可迭代的True>>>?isinstance(onlyIter(),?Iterator)?#?只有方法?__iter__()?不是迭代器False

由第 8~11 行的代码可知，对于 Python 来说，判断一个对象是否是迭代器的标准仅仅是“是否同时具有 __iter__() 和 __next__() 这两个方法”。

并且从第 17~20 行的代码也可以验证上述推断：只具有方法 __next__() 既不是可迭代的，也不是一个迭代器。

有意思的事情发生在代码第 26、27 两行：代码输出结果显示，只有方法 __iter__() 的对象居然是 可迭代的 ！（后文解释）

2.2 迭代器的实质

迭代器对象本质上代表的是一个数据流，通过反复调用其方法 __next__() 或将其作为参数传入 next() 函数，即可按顺序逐个返回数据流中的每一项；直到流中不再有数据项，从而抛出一个 StopIteration 异常，终止迭代。

在 Python 中内置了两个函数： iter() 和 next() ，分别用于“ 将参数对象转换为迭代器对象 ”和“ 从迭代器中取出下一项 ”。

实际上所有具有方法 __iter__() 的对象均被视作“可迭代的”。因为方法 __iter__() 进行的操作其实就是返回一个该对象对应的迭代器，也就是说“可迭代的（iterable）”的真实含义其实是“可以被转换为迭代器（iterator）的”。而内置函数 iter() 也是调用对象本身具有的 __iter__() 方法来实现特定对象到迭代器的转换。

相应地，内置函数 next() 其实是调用了对象本身的方法 __next__() ，而该方法执行的操作就是从对象对应的数据流中取出下一项。

因此直接调用对象的 __iter__() 和 __next__() 方法与将对象作为参数传入内置函数 iter() 和 next() 是等效的。

要注意的一点在于，对迭代器调用其本身的 __iter__() 方法，得到的将会是这个迭代器自身，该迭代器相关的状态都会被保留，包括该迭代器目前的迭代状态。见下述代码：

>>>?li?=?[1,?2,?3]>>>?li_iterator?=?iter(li)>>>?isinstance(li,?Iterator)False>>>?isinstance(li_iterator,?Iterator)True

显然，列表 li 本身并不是一个迭代器，而将其传入内置函数 iter() 就得到了相应于列表 li 的迭代器 li_iterator 。我们调用 next() 函数来迭代它：

>>>?next(li_iterator)1>>>?next(li_iterator)2

一切都在预料之中。我们再来将其本身作为参数传入内置函数 iter() ：

>>>?li_iterator?=?iter(li_iterator)>>>?next(li_iterator)3

到这里跟我们希望的就有所出入了。在使用这样一个语句的时候，通常我们的目的都是得到一个新的迭代器，而非跟原先的迭代器一样的对象。

更进一步地，我们还可以发现，对迭代器调用 iter() 函数得到的对象不仅与原先的迭代器具有相同的状态，它们其实就是指向 同一个对象 ：

>>>?id(li_iterator)2195581916440>>>?li_iterator?=?iter(li_iterator)>>>?id(li_iterator)2195581916440>>>?li_iterator2?=?iter(li_iterator)>>>?id(li_iterator2)2195581916440

也就是说在对象本身就是一个迭代器的情况下，生成的对应迭代器的时候 Python 不会进行另外的操作，就返回这个迭代器本身作为结果。

3 实现一个迭代器类

本节构建类的代码来自[Python3 文档-类-9.8 迭代器 [5] ]

有了上面的讨论，我们就可以自己实现一个简单的迭代器。只要确保这个简单迭代器具有与迭代器定义相符的行为即可。

说人话就是：要定义一个数据类型，具有 __iter__() 方法并且该方法返回一个带有 __next__() 方法的对象，而当该类已经具有 __next__() 方法时则返回其本身。示例代码如下：

 class Reverse:   ? ?"""反向遍历序列对象的迭代器"""   ? ?def __init__(self, data):   ? ? ? ?self.data = data   ? ? ? ?self.index = len(data)      ? ?def __iter__(self):   ? ? ? ?return self      ? ?def __next__(self):   ? ? ? ?if self.index == 0:   ? ? ? ? ? ?raise StopIteration   ? ? ? ?self.index = self.index - 1   ? ? ? ?return self.data[self.index] 

验证一下：

>>>?rev?=?Reverse('justdopython测试数据')>>>?next(rev)'m'>>>?next(rev)'o'>>>?next(rev)'c'>>>?next(rev)'.'

(o゜▽゜)o☆[BINGO!]

任务完成！

4 for 语句与迭代器

回到文章开头我们作为引子的 for 循环示例，实际上在执行 for 语句的时候，Python 悄悄调用了内置函数`iter()` [6] ，并将 for 语句中的容器对象作为参数传入；而函数`iter()` [7] 返回值则是一个迭代器对象。

因此， for 语句是将容器对象转换为迭代器对象之后，调用 __next__() 方法，逐个访问原容器中的各个对象，直到遍历完所有元素，抛出一个 StopIteration 异常，并终止 for 循环。

5 总结

迭代器（iterator）首先要是可迭代的（iterable）；即迭代器一定是可迭代的，但可迭代的不一定是迭代器

可迭代的对象意味着可以被转换为迭代器

迭代器需要同时具有方法 __iter__() 和 __next__()

对迭代器调用 iter() 函数，得到的是这个迭代器本身

for 循环实际上使用了迭代器，并且一般情况下将异常 StopIteration 作为循环终止条件

本文探究了 Python 中迭代器的相关知识点，深入理解了迭代器的属性和行为，学到了两个重要的方法 __iter__() 和 __next__() 。同时搞明白了 Python 实现 for 循环的内部机制。

参考资料

[1] Python3 文档-内置类型 [8]

[2] 廖雪峰的官方网站 [9]

[3] Python3 文档-类-9.8 迭代器 [10]

参考资料

[1]

百度百科·迭代器: https://baike.baidu测试数据/item/迭代器/3803342?fr=aladdin

[2]

__iter__() : https://docs.python.org/3/library/functions.html#iter

[3]

__next__() : https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#iterator. next

[4]

[廖雪峰的官方网站: https://HdhCmsTestliaoxuefeng测试数据/wiki/1016959663602400/1017323698112640

[5]

[Python3 文档-类-9.8 迭代器: https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html?highlight=iterator#iterators

[6]

iter() : https://docs.python.org/3/library/functions.html#iter

[7]

iter() : https://docs.python.org/3/library/functions.html#iter

[8]

1] [Python3 文档-内置类型: https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html

[9]

2] [廖雪峰的官方网站: https://HdhCmsTestliaoxuefeng测试数据/wiki/1016959663602400/1017323698112640

[10]

3] [Python3 文档-类-9.8 迭代器: https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html?highlight=iterator#iterators

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