很多伙伴對 Python 的迭代器、可迭代對象、生成器這幾個概念有點搞不清楚，我來說說我的理解，希望對需要的朋友有所幫助。
1 迭代器協議
迭代器協議是核心，搞懂了這個，上面的幾個概念也就很好理解了。
所謂迭代器協議，就是要求一個迭代器必須要實現如下兩個方法
iterator.__iter__()
Return the iterator object itself.
iterator.__next__()
Return the next item from the container.
也就是說，一個對象只要支持上面兩個方法，就是迭代器。__iter__() 需要返回迭代器本身，而 __next__() 需要返回下一個元素。
2 可迭代對象
知道了迭代器的概念，那可迭代對象又是啥呢？
這個更簡單，只要對象實現了 __iter__() 方法，並且返回的是一個迭代器，那么這個對象就是可迭代對象。
比如我們常見的列表就是可迭代對象
>>> l = [1, 3, 5]
>>> iter(l)
<list_iterator object at 0x101a1d9e8>
使用 iter() 會調用對應的 __iter__() 方法，這里返回的是一個列表迭代器，所以說列表就是一個可迭代對象。
3 手寫一個迭代器
迭代器的實現有不同的方式，相信大家首先能想到的就是自定義類，我們就從這個說起。
便於說明，我們手寫一個迭代器，用於生成奇數序列。
按照迭代器協議，我們實現上述的兩個方法。
class Odd:
def __init__(self, start=1):
self.cur = start
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
ret_val = self.cur
self.cur += 2
return ret_val
終端里，我們實例化一個 Odd 類得到一個對象 odd
>>> odd = Odd()
>>> odd
<__main__.Odd object at 0x101a1d9b0>
使用 iter() 方法會調用類里的 __iter__ 方法，得到它本身
>>> iter(odd)
<__main__.Odd object at 0x101a1d9b0>
使用 next() 方法會調用對應的 __next__() 方法，得到下一個元素
>>> next(odd)
1
>>> next(odd)
3
>>> next(odd)
5
其實，odd 對象就是一個迭代器了。
我們可以用 for 來遍歷它
odd = Odd()
for v in odd:
print(v)
細心的伙伴可能會發現，這個其實會無限的打印下去，那怎么解決呢？
我們拿一個列表做做實驗，先得到它的迭代器對象
>>> l = [1, 3, 5]
>>> li = iter(l)
>>> li
<list_iterator object at 0x101a1da90>
然后手動獲取下一個元素，直到沒有下一個元素為止，看下會發生什么
>>> next(li)
1
>>> next(li)
3
>>> next(li)
5
>>> next(li)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
原來列表迭代器會在沒有下一個元素的時候拋出 StopIteration 異常，估計 for 語句就是根據這個異常來確定是否結束。
我們修改一下原來的代碼，能生成指定范圍內的奇數
class Odd:
def __init__(self, start=1, end=10):
self.cur = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.cur > self.end:
raise StopIteration
ret_val = self.cur
self.cur += 2
return ret_val
我們使用 for 試一下
>>> odd = Odd(1, 10)
>>> for v in odd:
... print(v)
...
1
3
5
7
9
果然，和預期一致。
我們用 while 循環模擬 for 的執行過程
目標代碼
for v in iterable:
print(v)
翻譯后的代碼
iterator = iter(iterable)
while True:
try:
v = next(iterator)
print(v)
except StopIteration:
break
事實上 Python 的 for 語句原理也就是這樣，可以將 for 理解為一個語法糖。
4 創建迭代器的其它方式
生成器其實也是迭代器，所以可以使用生成器的創建方式創建迭代器。
4.1 生成器函數
和普通函數的 return 返回不同，生成器函數使用 yield。
>>> def odd_func(start=1, end=10):
... for val in range(start, end + 1):
... if val % 2 == 1:
... yield val
...
>>> of = odd_func(1, 5)
>>> of
<generator object odd_func at 0x101a14200>
>>> iter(of)
<generator object odd_func at 0x101a14200>
>>> next(of)
1
>>> next(of)
3
>>> next(of)
5
>>> next(of)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
4.2 生成器表達式
>>> g = (v for v in range(1, 5 + 1) if v % 2 == 1)
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x101a142b0>
>>> iter(g)
<generator object <genexpr> at 0x101a142b0>
>>> next(g)
1
>>> next(g)
3
>>> next(g)
5
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
4.3 怎么選擇
到現在為止，我們知道了創建迭代器的 3 種方式，那么該如何選擇？
不用說也知道，最簡單的就是生成器表達式，如果表達式能滿足需求，那么就是它；如果需要添加比較復雜的邏輯就選生成器函數；如果前兩者沒法滿足需求，那就自定義類實現吧。總之，選擇最簡單的方式就行。
5 迭代器的特點
5.1 惰性
迭代器並不是把所有的元素提前計算出來，而是在需要的時候才計算返回。
5.2 支持無限個元素
比如上面我們建立的第一個 Odd 類，它的實例 odd 表示大於 start 的所有奇數，而列表等容器沒法容納無限個元素的。
5.3 省空間
比如存 10000 個元素
>>> from sys import getsizeof
>>> a = [1] * 10000
>>> getsizeof(a)
80064
列表占用 80K 左右。
而迭代器呢？
>>> from itertools import repeat
>>> b = repeat(1, times=10000)
>>> getsizeof(b)
56
只占用了 56 個字節。
也正因為迭代器惰性的特點，才有了這個優勢。
6 一些需要注意的細節
6.1 迭代器同時也是可迭代對象
因為迭代器的 __iter__() 方法返回了它自身，而正好它本身就是個迭代器，所以說迭代器也是可迭代對象。
6.2 迭代器遍歷完一次就不能從頭開始了
看一個奇怪的例子
>>> l = [1, 3, 5]
>>> li = iter(l)
>>> li
<list_iterator object at 0x101a1da90>
>>> 3 in li
True
>>> 3 in li
False
因為 li 是列表迭代器，第一次查找 3 的時候，找到了，所以返回 True，但是由於第一次迭代，已經跳過了 3 那個元素，第二次就找不到了，所以會出現 False。
因此，記得迭代器是「一次性」的。
當然，列表是可迭代對象，不管查找幾次都是正常的。（不好理解的話，想想上面 for 語句的執行原理，每次都會從可迭代對象那通過 iter() 方法取到新的迭代器）
>>> 3 in l
True
>>> 3 in l
True
7 小節
- 實現了迭代器協議的對象都是迭代器
- 實現了
__iter__()方法並返回迭代器的對象是可迭代對象 - 生成器也是一種迭代器
- 創建迭代器有三種方式，生成器表達式、生成器函數、自定義類，看情況選擇最簡單的就好
- 迭代器同時也是可迭代對象
- 迭代器是「一次性」的
前面 3 小項是重點，這 3 點理解了，其它的也都能領會。搞清楚標題的那幾個名詞的概念的自然也沒有問題。
8 參考
- https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#iterator-types
- https://opensource.com/article/18/3/loop-better-deeper-look-iteration-python
- http://treyhunner.com/2018/06/how-to-make-an-iterator-in-python
原文鏈接：http://www.kevinbai.com/articles/25.html
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