pythonnext方法_【Python魔术方法】迭代器(__iter__和__next__)

python里面有很多的以__开始和结尾的函数，利用它们可以完成很多复杂的逻辑代码，而且提高了代码的简洁性，本文主要总结了迭代器用到的魔术方法，并且主要以代码例子进行解释。

__iter__ 和 __next__

其实这里需要引入一个概念，叫迭代器，常见的就是我们在使用for语句的时候，python内部其实是把for后面的对象上使用了内建函数iter，比如：

a = [1, 2, 3]

for i in a:

do_something()

其实在python内部进行了类似如下的转换：

a = [1, 2, 3]

for i in iter(a):

do_something()

那么iter返回的是什么呢，就是一个迭代对象，它主要映射到了类里面的__iter__函数，此函数返回的是一个实现了__next__的对象。注意理解这句话，比如：

class B(object):

def __next__(self):

raise StopIteration

class A(object):

def __iter__(self):

return B()

我们可以看见，A这个类实现了一个__iter__函数，返回的是B()的实例对象，其中B里面实现了__next__这个函数。

下面引入几个概念：

Iterable: 有迭代能力的对象，一个类，实现了__iter__，那么就认为它有迭代能力，通常此函数必须返回一个实现了__next__的对象，如果自己实现了，你可以返回self，当然这个返回值不是必须的；

Iterator: 迭代器(当然也是Iterable)，同时实现了__iter__和__next__的对象，缺少任何一个都不算是Iterator，比如上面例子中，A()可以是一个Iterable，但是A()和B()都不能算是和Iterator，因为A只实现了__iter__，而B只实现了__next__()。

我们可以使用collections里面的类型来进行验证：

class B(object):

def __next__(self):

raise StopIteration

class A(object):

def __iter__(self):

return B()

from collections.abc import *

a = A()

b = B()

print(isinstance(a, Iterable))

print(isinstance(a, Iterator))

print(isinstance(b, Iterable))

print(isinstance(b, Iterator))

结果是：

True

False

False

False

让我们稍微对B这个类做一点修改：

class B(object):

def __next__(self):

raise StopIteration

def __iter__(self):

return None

class A(object):

def __iter__(self):

return B()

from collections.abc import *

a = A()

b = B()

print(isinstance(a, Iterable))

print(isinstance(a, Iterator))

print(isinstance(b, Iterable))

print(isinstance(b, Iterator))

结果是：

True

False

True

True

真正的迭代器

上面只是做了几个演示，这里具体说明一下:

当调用iter函数的时候，生成了一个迭代对象，要求__iter__必须返回一个实现了__next__的对象，我们就可以通过next函数访问这个对象的下一个元素了，并且在你不想继续有迭代的情况下抛出一个StopIteration的异常(for语句会捕获这个异常，并且自动结束for)，下面实现了一个自己的类似range函数的功能。

class MyRange(object):

def __init__(self, end):

self.start = 0

self.end = end

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

if self.start < self.end:

ret = self.start

self.start += 1

return ret

else:

raise StopIteration

from collections.abc import *

a = MyRange(5)

print(isinstance(a, Iterable))

print(isinstance(a, Iterator))

for i in a:

print(i)

结果是：

True

True

0

1

2

3

4

接下来我们使用next函数模拟一次：

class MyRange(object):

def __init__(self, end):

self.start = 0

self.end = end

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

if self.start < self.end:

ret = self.start

self.start += 1

return ret

else:

raise StopIteration

a = MyRange(5)

print(next(a))

print(next(a))

print(next(a))

print(next(a))

print(next(a))

print(next(a)) # 其实到这里已经完成了，我们在运行一次查看异常

可以看见一个很明显的好处是，每次产生的数据，是产生一个用一个，什么意思呢，比如我要遍历[0, 1, 2, 3.....]一直到10亿，如果使用列表的方式，那么是会全部载入内存的，但是如果使用迭代器，可以看见，当用到了(也就是在调用了next)才会产生对应的数字，这样就可以节约内存了，这是一种懒惰的加载方式。

总结

可以使用collection.abs里面的Iterator和Iterable配合isinstance函数来判断一个对象是否是可迭代的，是否是迭代器对象

iter实际是映射到了__iter__函数

只要实现了__iter__的对象就是可迭代对象(Iterable)，正常情况下，应该返回一个实现了__next__的对象(虽然这个要求不强制)，如果自己实现了__next__，当然也可以返回自己

同时实现了__iter__和__next__的是迭代器(Iterator)，当然也是一个可迭代对象了，其中__next__应该在迭代完成后，抛出一个StopIteration异常

for语句会自动处理这个StopIteration异常以便结束for循环

生成器相关的文档已经在这里。