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)
...
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。
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.com/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.com')
>>> 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.com/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://www.liaoxuefeng.com/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://www.liaoxuefeng.com/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
系列文章
• 第17天：Python 之引用
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• 第15天：Python 输入输出
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• 第12天：Python 集合
第11天：Python 字典
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第10天：Python 类与对象
•
第9天：Python Tupple
•
第8天：Python List
•
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• 第5天：Python 函数
• 第4天：Python 流程控制
• 第3天：Python 变量与数据类型
• 第2天：Python 基础语法
• 第1天：Python 环境搭建
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