深入理解Python迭代器协议（从零开始掌握可迭代对象与迭代器实现）

可迭代对象 vs 迭代器

很多初学者容易混淆这两个概念：

• 可迭代对象（Iterable）：实现了 __iter__() 方法的对象，比如列表、字符串、字典等。它们本身不能直接被 next() 调用。
• 迭代器（Iterator）：同时实现了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象，可以被 next() 调用，并且只能向前遍历一次。

手把手实现一个自定义迭代器

下面我们通过一个简单的例子，实现一个从1数到指定数字的计数器：

class CountDown:    def __init__(self, start):        self.start = start    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.start <= 0:            raise StopIteration        self.start -= 1        return self.start + 1# 使用示例for num in CountDown(3):    print(num)# 输出:# 3# 2# 1

在这个例子中，CountDown 类就是一个完整的迭代器，因为它同时实现了 __iter__ 和 __next__ 方法。

只实现 __iter__ 的可迭代对象

有时我们希望对象是可迭代的，但不想让它自己成为迭代器（避免状态共享问题）。这时可以让 __iter__ 返回一个新的迭代器对象：

class RangeIterable:    def __init__(self, start, stop):        self.start = start        self.stop = stop    def __iter__(self):        return RangeIterator(self.start, self.stop)class RangeIterator:    def __init__(self, start, stop):        self.current = start        self.stop = stop    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.current >= self.stop:            raise StopIteration        value = self.current        self.current += 1        return value# 使用r = RangeIterable(1, 4)for x in r:    print(x)  # 1, 2, 3# 可以多次遍历！for x in r:    print(x)  # 再次输出 1, 2, 3

注意：这种设计允许同一个 RangeIterable 对象被多次遍历，因为每次调用 __iter__() 都会创建一个新的 RangeIterator 实例。

使用生成器简化迭代器实现

Python还提供了生成器（generator）语法，能更简洁地实现迭代逻辑：

def count_up_to(n):    i = 1    while i <= n:        yield i        i += 1# 使用for num in count_up_to(3):    print(num)  # 1, 2, 3

生成器函数自动实现了迭代器协议，无需手动编写 __iter__ 和 __next__，是实践中最常用的迭代器创建方式。

总结

掌握 Python迭代器协议 是理解Python循环机制的关键。记住：

• 所有支持 for 循环的对象都必须遵循迭代器协议。
• 区分可迭代对象和迭代器有助于避免常见错误（如一次性消耗问题）。
• 优先使用生成器来创建迭代器，代码更简洁、内存更高效。

通过本教程，你应该已经掌握了 可迭代对象、迭代器实现 以及 __iter__方法 的核心用法。现在，你可以自信地在项目中设计自己的可迭代类型了！