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)
...
0
1
2
3
4

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。

定义及原理

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。

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__()和__next__()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）：

>>> 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!

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。

实现一个迭代器类

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.com')
>>> next(rev)
'm'
>>> next(rev)
'o'
>>> next(rev)
'c'
>>> next(rev)
'.'

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()，并将for语句中的容器对象作为参数传入；而函数iter()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。

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。